JP2022500642A - ハイパースペクトル撮像方法およびデバイス - Google Patents

ハイパースペクトル撮像方法およびデバイス Download PDF

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Abstract

ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像方法およびデバイスが開示されている。方法は、関心領域（ＲＯＩ）の第１および第２のスペクトル画像データセットを取得する。第１のスペクトル画像データセットは、第１のスペクトル範囲によって特徴付けられ、第２のスペクトル画像データセットは、第２のスペクトル範囲によって特徴付けられる。次に、方法は、第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行し、第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行する。その後、方法は、ＲＯＩのより深い層における１つ以上のスペクトルシグネチャを判定する。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年９月１３日に出願された米国仮出願第６２／７３０，８８７号に対する優先権を主張し、その開示は、すべての目的のために、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
本開示は、ハイパースペクトル分光法、より具体的には、より正確かつ有用な情報を提供することが可能であるハイパースペクトル撮像デバイスおよび方法に関する。
ハイパースペクトル（「マルチスペクトル」としても知られる）分光法は、異なるスペクトル帯域（例えば、波長の範囲）で分解された対象の複数の画像を、３次元ハイパースペクトルデータキューブと呼ばれる単一のデータ構造に統合する撮像技術である。ハイパースペクトル分光法は、特定のハイパースペクトルデータキューブ内の個々の構成要素の対応するスペクトルシグネチャの認識により、複雑な組成の個々の構成要素を特定するためによく使用される。
ハイパースペクトル分光法は、地質学的および農業的調査から軍事監視および工業的評価に至るまで、様々な用途で使用されている。ハイパースペクトル分光法は、複雑な診断を容易にし、治療結果を予測するために、医療用途でも使用されている。例えば、医療用ハイパースペクトル撮像は、組織酸素化を判定するために使用されている。適切な組織酸素化は、組織の機能および完全性の回復に不可欠である。創傷治癒では、適切な組織酸素化は、治癒反応を引き起こし、他の治療法の結果に好影響を与える可能性がある。
現在、医療用ハイパースペクトル撮像を使用して組織酸素化を判定するための２つの主要なアプローチがある。その両方は、いくつかの欠点を有する。第１のアプローチでは、可視光（例えば、４５０ｎｍ〜７００ｎｍの波長）のみを採用して、組織の外表面層（例えば、深度１〜４ｍｍ）内の組織の酸素含有量を判定する。このアプローチでは、メラニンによる吸収が強く、酸素含有量を計算する場合に対向する必要がある。そのため、より複雑なアルゴリズムおよびより大きな計算能力が必要になる。場合によっては、メラニンによる吸収が非常に強いため、明るい照明またはより長いカメラ露出を使用しないと、いくつかの波長帯域で信頼性の高い信号を得ることが困難である。
第２のアプローチでは、近赤外光（例えば、７００ｎｍ〜１０００ｎｍの波長）を使用して、組織を撮像する。近赤外光は、一般に、組織のより深くまで浸透する（例えば、深度１〜１０ｍｍ）。結果として、この範囲で得られる酸素含有量は、組織の外表面層における酸素含有量だけでなく、組織のより深い層における酸素含有量も含む。このより深い組織は、静脈および動脈内の血液の影響をより多く受け、毛細血管床に存在する血液の影響をより少なくする傾向がある。そのため、第２のアプローチでは、創傷治癒を評価するために必要となる、動脈供給および静脈充足の写真がより多くなり、表面組織への酸素化された血液の実際の送達の写真がより少なくなる。
現在の最先端技術を考えると、上記の問題に対処するシステム、方法、およびデバイスの必要性が残っている。
この背景技術の節に開示された情報は、本発明の一般的な背景の理解のために提供され、この情報が当業者にすでに知られている先行技術の一部を形成するという承認または示唆ではない。
添付の特許請求の範囲内のシステム、方法、およびデバイスの様々な実装は各々、いくつかの態様を有し、そのうちのたった１つが、本明細書に記載の望ましい属性に対して単独で責任を負うものではない。添付の特許請求の範囲を限定することなく、いくつかの顕著な特徴が本明細書に記載されている。
本開示の一態様は、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。撮像方法は、ＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットを取得することを含む。第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数の信号配列を含む。第１の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第１の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲内にある。第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数の信号配列を含む。第２の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第２の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲とは異なる第２のスペクトル範囲内にある。撮像方法はまた、第１および第２のスペクトル分析を実行することを含む。第１のスペクトル分析は、第１のスペクトル画像データセットに対して実行され、ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定する。第１のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含む。第２のスペクトル分析は、第２のスペクトル画像データセットに対して実行され、点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定する。第２のスペクトルシグネチャセットはまた、第１のスペクトルシグネチャを含む。撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における第３のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成することをさらに含む。第３のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含む。第１のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、第１のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値で補償することによって生成される。
一実施形態では、ＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットは、第１および第２のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを取得することによって取得される。
一実施形態では、第１のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャの第１および第２の濃度値に基づいて計算される。
一実施形態では、第１のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャの第２の濃度値から、第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される。
一実施形態では、第１のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方である。
いくつかの実施形態では、第１、第２、および第３のシグネチャセットの各々は、第２のスペクトルシグネチャを含む。点の配列内のそれぞれの点における第２のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、第２のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャの第１の濃度値で補償することによって生成される。
一実施形態では、第２のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャの第２の濃度値から、第２のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される。
一実施形態では、第１のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方であり、第２のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの他方である。
いくつかの実施形態では、第２のスペクトルシグネチャセットは、第３のスペクトルシグネチャをさらに含む。一実施形態では、第３のスペクトルシグネチャは、ＲＯＩに存在する水である。
いくつかの実施形態では、第１、第２、および第３のスペクトルシグネチャセットのうちの少なくとも１つは、第４のスペクトルシグネチャをさらに含む。一実施形態では、第４のスペクトルシグネチャは、ＲＯＩに存在するメラニンである。
多くの実施形態では、第１のスペクトル画像データセットに対する第１のスペクトル分析の実行は、第１のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の吸収値を判定することを含む。点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値は、第１の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの実施形態では、第１の吸収値の判定は、第１のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値を判定することを含む。第１の吸収値の判定はまた、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することを含む。第１の吸収値の判定は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第１の初期吸収値を補償することによって、第１の吸収値を生成することをさらに含む。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、第１の吸収値の生成は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
多くの実施形態では、第２のスペクトル画像データセットに対する第２のスペクトル分析の実行は、第２のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の吸収値を判定することを含む。点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の濃度値は、第２の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの実施形態では、第２の吸収値の判定は、第２のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第２の初期吸収値を判定することを含む。第２の吸収値の判定はまた、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することを含む。第２の吸収値の判定は、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第２の初期吸収値を補償することによって、第２の吸収値を生成することをさらに含む。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、第１の吸収値の生成は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
いくつかの実施形態では、補正値は、ＲＯＩに存在するメラニンの吸収値である。
いくつかの実施形態では、補正値は、ＲＯＩに存在する水の吸収値である。
いくつかの実施形態では、第１のスペクトル分析の実行の前に、第１のスペクトル画像データセットを前処理することであって、第１のスペクトル画像データセットの前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの１つ以上を含む、前処理することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、第２のスペクトル分析の実行の前に、第２のスペクトル画像データセットを前処理することであって、第２のスペクトル画像データセットの前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの１つ以上を含む、前処理することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ＲＯＩの第１のスペクトル画像を捕捉して、ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットを提供すること、および／またはＲＯＩの第２のスペクトル画像を捕捉して、ＲＯＩの第２のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む。
デバイスが、光を分解するように構成された第１の光センサおよび／または第２の光センサをさらに含む実施形態では、撮像方法は、（ｉ）第１の光センサを第１の光ビームに露出して、第１の複数の信号配列を生成すること、および／または（ｉｉ）第２の光センサを第２の光ビームに露出して、第２の複数の信号配列を生成することをさらに含む。第１の光ビームは、第１の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される。第２の光ビームは、第２の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される。第１の光センサの第１の光ビームへの露出、および第２の光センサの第２の光ビームへの露出は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に同時に実行される。
デバイスが、照明光を提供するように構成された第１および第２の光源をさらに含む実施形態では、撮像方法は、第１の光源および第２の光源を互いに独立して、続いて互いに、または実質的に同時に発射することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ＲＯＩのスペクトル画像を捕捉して、ＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットの両方を提供することをさらに含む。
デバイスが、光を分解するように構成された光センサをさらに含む一実施形態では、撮像方法は、光センサを光ビームに露出して、第１の複数の信号配列および第２の複数の信号配列を生成することをさらに含む。
一実施形態では、撮像方法は、対象のＲＯＩの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築することをさらに含む。視覚画像データセットは、第１のスペクトルデータセット、第２のスペクトルデータセット、またはその両方からの３つのスペクトル平面を連結することによって構築される。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築することをさらに含む。第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセット、および第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている。第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３の濃度値の少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、対象のＲＯＩ上に、またはプロセッサと電気的に通信するディスプレイ上に、地図または等高線として、（ｉ）第１のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第１の濃度値、（ｉｉ）第２のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第２の濃度値、（ｉｉｉ）第３のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第３の濃度値、（ｉｖ）１つ以上のスペクトルシグネチャの第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値、および（ｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上を表示することをさらに含む。
一実施形態では、空間的に変化する濃度または指標値は、異なる色によって、または１つ以上の色の空間的に変化する強度によって表される。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、ＲＯＩの医療情報を、（ｉ）第１のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値、（ｉｉ）第２のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第２の濃度値、（ｉｉｉ）第３のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値、（ｉｖ）１つ以上のスペクトルシグネチャの第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値、および（ｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上に基づいて提供することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、撮像方法は、外部デバイスまたは通信ネットワークと通信して、デバイスと、外部デバイスまたは通信ネットワークとの間でデータを送信および／または受信することをさらに含む。
いくつかの実施形態では、第１のスペクトル範囲は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍのスペクトル範囲を有し、第２のスペクトル範囲は、７００ｎｍ〜１３００ｎｍのスペクトル範囲を有する。一実施形態では、第２のスペクトル範囲は、７００ｎｍ〜１０００ｎｍのスペクトル範囲を有する。
いくつかの実施形態では、第１の複数のスペクトル帯域は、４〜２０、４〜１６、または８〜１６のスペクトル帯域を含む。一実施形態では、第１の複数のスペクトル帯域は、５２０±３ｎｍ、５４０±３ｎｍ、５６０±３ｎｍ、５８０±３ｎｍ、５９０±３ｎｍ、６１０±３ｎｍ、６２０±３ｎｍ、および６６０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する。
いくつかの実施形態では、第２の複数のスペクトル帯域は、４〜１６のスペクトル帯域、４〜１２のスペクトル帯域、または４〜８のスペクトル帯域を含む。一実施形態では、第２の複数のスペクトル帯域は、７４０±３ｎｍ、７６０±３ｎｍ、８５０±３ｎｍ、８６０±３ｎｍ、８８０±３ｎｍ、および９４０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する。一実施形態では、第２の複数のスペクトル帯域は、８３０±３ｎｍまたは８３５±３ｎｍの中心波長を有し、半値全幅が２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満であるスペクトル帯域をさらに含む。
本開示の別の態様は、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。撮像方法は、複数の信号配列を含むＲＯＩのスペクトル画像データセットを取得する。複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。撮像方法は、スペクトル画像データセットを使用して、ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値を計算する。撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得する。次に、撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、初期吸収値を補償し、それによって点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成する。その後、撮像方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を使用して、点の配列内の各それぞれの点における１つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値を判定する。
一実施形態では、複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍ、または４５０ｎｍ〜１０００ｎｍであり、スペクトル範囲は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍである。
一実施形態では、複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍである。
一実施形態では、補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、補正された吸収値は、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって実行される。
本開示のさらなる態様は、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法を提供する。撮像デバイスは、撮像ユニットおよび制御モジュールを含む。撮像ユニットは、対象のＲＯＩから光を受信し、ＲＯＩのスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。スペクトル画像データセットは、ＲＯＩの第１および第２の画像データセットを含む。ＲＯＩの第１および第２の画像データセットは、本明細書に開示されるＲＯＩの第１および第２の画像データセットのいずれかであり得る。制御モジュールは、撮像ユニットと電気的に通信しており、撮像ユニットからＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットを受信する。制御モジュールは、本明細書に開示される１つ以上のステップを実行するように構成されている。例えば、制御モジュールは、第１および第２のスペクトル分析を実行して、点の配列内の各それぞれの点における第３のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成するように構成されている。
多くの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリ、スペクトルフィルタユニット、および光センサユニットを含む。レンズアセンブリは、対象のＲＯＩからの光を受信するように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、レンズアセンブリと光通信しており、光をフィルタリングするように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、第１および第２の複数のスペクトル帯域によって特徴付けられる。スペクトルフィルタと光通信し、フィルタリングされた光を、第１のスペクトル画像データセットおよび第２のスペクトル画像データセットに分解するように構成された光センサユニット。第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数のスペクトル帯域に対応し、第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数のスペクトル帯域に対応する。
いくつかの実施形態では、スペクトルフィルタユニットは、フィルタ素子の配列を有する単一のフィルタを含む。フィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、単一のフィルタによってフィルタリングされた光を受信するための光センサ素子の配列を有する単一の光センサを含み、それによって、光センサ出力の配列を生成する。制御モジュールは、第１の複数のフィルタタイプに関連付けられている光センサ出力の配列の第１のサブセットを選択することによって、第１のスペクトル画像データセットを構築し、第２の複数のフィルタタイプに関連付けられている光センサ出力の配列の第２のサブセットを選択することによって、第２のスペクトル画像データセットを構築するように構成されている。
一実施形態では、第１の複数のフィルタタイプにおける少なくとも１つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布し、第２の複数のフィルタタイプにおける少なくとも１つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。
いくつかの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリと光通信し、レンズアセンブリからの光を、第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されたダイクロイック光学素子をさらに含む。スペクトルフィルタユニットは、第１のスペクトルフィルタおよび第２のスペクトルフィルタを含む。第１のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第１の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第１の配列を含む。第２のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第２の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第２の配列を含む。フィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。フィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、第１または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つとは異なる、第１の複数のフィルタタイプのうちの別の１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの別の１つである。第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、第１の光センサおよび第２の光センサを含む。第１の光センサは、第１のスペクトルフィルタと光通信しており、第１のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第１の配列を含み、それによって光センサ出力の第１の配列を生成する。第２の光センサは、第２のスペクトルフィルタと光通信しており、第２のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第２の配列を含み、それによって光センサ出力の第２の配列を生成する。制御モジュールは、第１の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第１のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第１のサブセットを選択することによって、第１のスペクトル画像データセットを構築することと、第２の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第２のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第２のサブセットを選択することによって、第２のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、ダイクロイック光学素子は、第１および第２の光ビームのうちの一方を反射し、第１および第２の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである。
一実施形態では、フィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、フィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。そのような実施形態では、第１のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第１の配列から構築され、第２のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第２の配列から構築される。
一実施形態では、第１の複数のフィルタタイプにおける１つの特定のフィルタタイプの少なくともフィルタ素子は、第１のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布しており、第２の複数のフィルタタイプにおける１つの特定のフィルタタイプの少なくともフィルタ素子は、第２のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的分布している。
いくつかの実施形態では、撮像ユニットは、レンズアセンブリと光通信する光学スプリッタアセンブリをさらに含む。光学スプリッタアセンブリは、複数のスプリッタを含み、レンズアセンブリからの光を複数の光ビームに分割するように構成されている。スペクトルフィルタユニットは、複数のスペクトルフィルタを含む。複数の光ビームにおける対応する光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の配列を含む、複数のスペクトルフィルタにおける各それぞれのフィルタ。複数のスペクトルフィルタにおける各それぞれのフィルタのフィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。光センサユニットは、複数の光センサを含む。複数の光センサにおける各それぞれの光センサは、複数のスペクトルフィルタにおける対応するスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の配列を含み、それによって光センサ出力の配列を生成する。制御モジュールは、第１の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成される、複数の光センサにおける各光センサからの光センサ出力の配列の第１のサブセットを選択することによって、第１のスペクトル画像データセットを構築することと、第２の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成される、複数の光センサにおける各光センサからの光センサ出力の配列の第２のサブセットを選択することによって、第２のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、複数のスペクトルフィルタにおける少なくとも１つのスペクトルフィルタは、デュアルバンドパスフィルタである。一実施形態では、複数のスペクトルフィルタにおける少なくとも１つのスペクトルフィルタは、マルチバンドパスフィルタである。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、外部および内部を有するハウジングをさらに含む。レンズアセンブリは、ハウジングに、またはハウジング内に取り付けられている。スペクトルフィルタユニットおよび光センサユニットは、ハウジングの内部に配設されている。一実施形態では、制御モジュールは、ハウジングに、またはハウジング内に取り付けられている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、第１および第２のスペクトル範囲の光を放出するための、ハウジングの外側に配置された照明アセンブリをさらに含む。
いくつかの実施形態では、照明アセンブリは、１つ以上の白熱灯、１つ以上のキセノンランプ、１つ以上のハロゲンランプ、１つ以上のＨｙｄｒａｒｇｙｒｕｍ ｍｅｄｉｕｍ−ａｒｃ ｉｏｄｉｄｅ、および１つ以上の広帯域発光ダイオード（ＬＥＤ）、またはそれらの任意の組み合わせを含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源を含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、第１のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第１の光源、および第２のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第２の光源を含む。
一実施形態では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源セットを含む。複数の光源セットにおける各光源セットは、第１のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第１の光源、および第２のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第２の光源を含む。複数の光源セットにおける各光源セット内の各光源は、レンズアセンブリからオフセットされ、各それぞれの光源からの光が、対象のＲＯＩによって後方散乱され、次にレンズアセンブリを通過するように配置されている。各光源セット内の各光は、レンズアセンブリに対して異なる径方向位置を有する。
いくつかの実施形態では、制御モジュールは、第１の光源および第２の光源を、互いに独立して、続いて互いに、または互いに同時に発射することと、スペクトルフィルタユニットおよび光センサユニットの光への露出を制御することによって、第１および第２のスペクトル画像データセットを、互いに独立して、続いて互いに、または互いに同時に生成することと、を行うようにさらに構成されている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、照明アセンブリの前に配設され、少なくとも１つの第１の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成された少なくとも１つの第１の偏光子、およびレンズアセンブリの前に配設され、少なくとも１つの第２の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成された少なくとも１つの第２の偏光子をさらに含む。少なくとも１つの第１の偏光における各偏光は、少なくとも１つの第２の偏光とは異なる方向であり、少なくとも１つの第２の偏光における各偏光は、少なくとも１つの第１の偏光とは異なる方向である。
一実施形態では、少なくとも１つの第１の偏光における偏光は、少なくとも第２の偏光における偏光に対して実質的に垂直である。
一実施形態では、制御モジュールは、第１のスペクトルデータセット、第２のスペクトルデータセット、またはその両方からの３つのスペクトル平面を連結することによって、対象のＲＯＩの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築するようにさらに構成されている。
一実施形態では、制御モジュールは、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築するようにさらに構成されている。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、（ｉ）第１のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第１の濃度値、（ｉｉ）第２のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第２の濃度値、（ｉｉｉ）第３のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの第３の濃度値、（ｉｖ）１つ以上のスペクトルシグネチャの第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値、および（ｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上を表示するためのディスプレイをさらに含む。
一実施形態では、撮像デバイスは、外部デバイスまたは通信ネットワークと有線または無線通信する通信インターフェースモジュールをさらに含む。
本開示の別のさらなる態様は、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像デバイスを提供する。撮像デバイスは、レンズアセンブリ、ダイクロイック光学素子、第１および第２のスペクトルフィルタ、ならびに第１および第２の光センサを含む。レンズアセンブリは、対象の関心領域（ＲＯＩ）からの光を受信するように構成されている。ダイクロイック光学素子は、レンズアセンブリと光通信しており、レンズアセンブリからの光を、第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されている。第１および第２のスペクトルフィルタは、ダイクロイック光学素子と光通信する。
本開示のさらに別のさらなる態様は、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像デバイスを提供する。撮像デバイスは、レンズアセンブリ、ダイクロイック光学素子、レンズアセンブリ、第１および第２のスペクトルフィルタ、ならびに第１および第２の光センサを含む。ダイクロイック光学素子は、対象の関心領域（ＲＯＩ）からの光を、第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されている。レンズアセンブリは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第１のレンズおよび第２のレンズを含み、第１のレンズは、第１の光ビームを受信するように構成されており、第２のレンズは、第２の光ビームを受信するように構成されている。第１のスペクトルフィルタは、第１のレンズと光通信しており、第２のスペクトルフィルタは、レンズアセンブリの第２のレンズと光通信する。
第１のスペクトルフィルタは、第１の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第１の配列を含む。第２のスペクトルフィルタは、第２の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第２の配列を含む。フィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。フィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、第１または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つとは異なる、第１の複数のフィルタタイプのうちの別の１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの別の１つである。第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第１の光センサは、第１のスペクトルフィルタと光通信しており、第１のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第１の配列を含み、それによって光センサ出力の第１の配列を生成する。第２の光センサは、第２のスペクトルフィルタと光通信しており、第２のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第２の配列を含み、それによって光センサ出力の第２の配列を生成する。
いくつかの実施形態では、撮像デバイスは、第１の光センサおよび第２の光センサと電気的に通信する制御モジュールをさらに含む。制御モジュールは、第１の光センサからの光センサ出力の第１の配列、および第２の光センサからの光センサ出力の第２の配列を受信するように構成されている。制御モジュールは、本明細書に開示される１つ以上のステップに対してさらに構成されている。例えば、制御モジュールは、第１の複数のフィルタによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第１のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第１のサブセットを選択することによって、第１のスペクトル画像データセットを構築することと、第２の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第２のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第２のサブセットを選択することによって、第２のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成されている。
一実施形態では、ダイクロイック光学素子は、第１および第２の光ビームのうちの一方を反射し、第１および第２の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである。
一実施形態では、フィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、フィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。第１のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第１の配列であり、第２のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第２の配列である。
本開示のさらに別の態様は、１つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体を提供する。１つ以上のプログラムは、命令を含み、命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、デバイスに、本明細書に開示される方法の任意の１つ以上のステップを実行させる。
本開示をより詳細に理解することができるように、様々な実装の態様を参照することによって、より具体的な説明を行うことができ、そのいくつかは、添付の図面に例解されている。しかしながら、添付の図面は、本開示のより適切な態様を単に例解するものであり、したがって、説明が他の効果的な態様および配置を認めることができるので、限定的であると見なされるべきではない。
本開示の一実施形態による例示的な方法を例解する概略図である。 本開示の一実施形態による例示的な方法を例解するフローチャートである。 本開示の一実施形態によるスペクトル画像データセットを例解する概略図である。 本開示の一実施形態による第１のスペクトル分析の一例を例解するフローチャートである。 本開示の一実施形態による第２のスペクトル分析の一例を例解するフローチャートである。 本開示の一実施形態による画像を捕捉する例を例解するフローチャートである。 本開示の一実施形態による別の例示的な方法を例解するフローチャートである。 本開示の一実施形態による例示的なデバイスを例解する概略ブロック図である。 本開示の一実施形態による撮像ユニットの第１の例を例解する概略図である。 本開示の一実施形態による撮像ユニットの第２の例を例解する概略図である。 本開示の一実施形態による撮像ユニットの第３の例を例解する概略図である。 本開示の一実施形態による、追加の、任意選択の、および／または代替の構成要素を備えた例示的なデバイスを例解する概略ブロック図である。 本開示の一実施形態による、追加の、任意選択の、および／または代替の構成要素を備えた例示的なデバイスを例解する概略ブロック図である。
一般的な慣行に従って、図面に例解されている様々な特徴は、一定の縮尺で描かれていない場合がある。明確にするために、様々な特徴の寸法を任意に拡大または縮小することができる。加えて、図面のいくつかは、所与のシステム、方法、またはデバイスの構成要素の全てを描写していない場合がある。最後に、同様の参照番号を使用して、明細書および図全体を通して同様の特徴を示すことができる。
次に、添付の図面に例解されているように、本発明の実施形態の実装を詳細に参照する。同じまたは同様の部品を参照するために、図面および以下の詳細な説明全体で同じ参照インジケータが使用される。当業者は、以下の詳細な説明が例示にすぎず、決して限定することを意図するものではないことを理解するであろう。本発明の他の実施形態は、本開示の利益を有するそのような当業者にそれ自体を容易に示唆するであろう。
明確にするために、本明細書に記載されている実装の通常の特徴のすべてが示され、説明されているわけではない。もちろん、任意のそのような実際の実装の開発では、用途およびビジネス関連の制約の順守など、開発者の具体的な目標を達成するために、多数の実装固有の判定を行う必要があり、具体的な目標は、実装ごとに、また開発者ごとに異なることを認識されたい。さらに、そのような開発努力は、複雑かつ時間がかかる場合があるが、それにもかかわらず、本開示の利益を有する当業者のための工学の日常的な事業であることを認識されたい。
当業者には明らかであるように、本開示に記載された実施形態の多くの修正および変形は、それらの趣旨および範囲から逸脱することなく行うことができる。本明細書に記載された具体的な実施形態は、例としてのみ提供され、開示は、添付の特許請求の範囲の用語、ならびにそのような特許請求の範囲が権利を与えられる同等物の全範囲によってのみ限定されるべきである。
様々な実施形態において、本発明は、関心領域（ＲＯＩ）のハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）を判定するための、および特に、ＲＯＩの異なる深度におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）を判定するためのハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像システム、方法、およびデバイスを提供する。多くの実装では、ＲＯＩの様々な深度は、層により近似される。ＲＯＩは、２つ、３つ、４つ、または４つを超える層を含むがこれらに限定されない、任意の適切な数の層を有することができる。ＲＯＩの層は、単一の層または複数の副層のクラスタであり得る。ＲＯＩの隣接する層は、明確な境界または平坦な境界を有することができるが、必ずしも有しなくてもよい。
例えば、皮膚の構造は、複雑であるが、２つの別個の構造的に異なる層、つまり表皮および真皮として近似することができる。真皮の下には、密接に関連付けられた層、つまり、より深い皮下組織（ｈｙｐｏｄｅｒｍｉｓ）がある。表皮、真皮、およびより深い皮下組織は、組成の違いにより、大きく異なる散乱および吸収特性を有する。
表皮は、皮膚の外層である。メラニン色素を生成するメラノサイトと呼ばれる特殊な細胞がある。メラニンは、可視範囲の表皮の主要な発色団である。その吸収プロファイルは、スペクトルの赤い部分に向かって指数関数的な減衰を示している。さらに詳細については、Ｇ．Ｈ．Ｆｉｎｄｌａｙ、「Ｂｌｕｅ Ｓｋｉｎ」、Ｂｒｉｔｉｓｈ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｄｅｒｍａｔｏｌｏｇｙ ８３（１）、１２７−１３４（１９７０）を参照し、その内容は、すべての目的のために参照により本明細書に完全に組み込まれる。
真皮にはコラーゲン線維および血管が密集しており、その光学的特性は、表皮とは大きく異なる。血の通っていない真皮の光の吸収は、ごくわずかである。しかしながら、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン、ならびに水などの血液が運ぶ色素は、真皮における光の主な吸収体である。コラーゲン線維による散乱および真皮における発色団による吸収が、皮膚を通る光の浸透の深度を判定する。
より深い皮下組織（ｈｙｐｏｄｅｒｍｉｓ）は、脂肪および結合組織でできている。真皮に見られるよりも大きな血管（例えば、静脈、動脈）および神経が含まれている。オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビン、ならびに水のような血液が運ぶ色素は、皮下組織の深部における光の主な吸収体である。
対象の表面を照射するために使用される光は、皮膚に浸透する。光が浸透する程度は、特定の放射線の波長に依存する。例えば、可視光に関しては、波長が長いほど、光が皮膚により遠くに浸透する。例えば、４００ｎｍの紫色光の約３２％のみが人間の皮膚の真皮に浸透し、７００ｎｍの赤色光の８５％以上が真皮またはそれより先に浸透する（Ｃａｐｉｎｅｒａ Ｊ．Ｌ．、Ｅｎｃｙｃｌｏｐｅｄｉａ ｏｆ Ｅｎｔｏｍｏｌｏｇｙ、２ｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ、Ｓｐｒｉｎｇｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ（２００８）の２８５４ページを参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる）。
したがって、異なる波長の光を使用して、対象の皮膚組織の異なる深度を検査することができる。一般に、高周波かつ短波長の可視光は、表皮に存在する要素を調査するのに役立ち、低周波かつ長波長の可視光は、表皮および真皮の両方を調査するのに役立つ。さらに、特定の赤外線波長は、表皮、真皮、および皮下組織を調査するのに役立つ。
多くの実装では、システム、方法、およびデバイスは、スペクトルの２つ以上のスペクトル範囲、またはスペクトルの２つ以上のスペクトル範囲を含む広い範囲を採用して、ＲＯＩを照射する。２つ以上のスペクトル範囲は、互いに連続的、不連続的、または重なり得る。異なるスペクトル範囲でのＲＯＩの照明は、同時にまたは続いて実行される。異なるスペクトル範囲の光は、一般に、異なる方法でＲＯＩと相互作用するため、ＲＯＩの異なる深度に浸透する。ＲＯＩから反射または後方散乱された光（場合によっては、光の照射に応答して、例えば、ＲＯＩ内の蛍光またはフォトルミネッセンスによって放出される光を含む）を測定および分析して、異なるＲＯＩの深度におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャを抽出する。いくつかの実装では、ＲＯＩのより深い層におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）は、ＲＯＩの異なる深度で取得されたハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）の分解または解析によって、取得される。
非限定的な例として、図１は、第１のスペクトル範囲１１２および第２のスペクトル範囲１１４の光によって照射されたＲＯＩを例解している。ＲＯＩは、第１の層１０２および第２の層１０４によって表される。第１の層と第２の層の各々には、｛Ｘｉ｝で示される１つ以上の発色団が含まれ、ｉは、１、２、３、またはそれ以上であり得る。すなわち、発色団Ｘｉは、第１および第２の層の両方に存在する。場合によっては、第１または第２の層は、他の層には存在しない１つ以上の追加の発色団を含み得る。例えば、第１の層には、｛Ｙｊ｝で示される１つ以上の追加の発色団が含まれる場合があり、ｊは、１、２、３、またはそれ以上であり得る。発色団Ｙｊは、第２の層に存在しない。同様に、第２の層には、｛Ｚｋ｝で示される１つ以上の追加の発色団が含まれる場合がり、ｋは、１、２、３、またはそれ以上であり得る。発色団Ｚｋは、第１の層には存在しない。例えば、いくつかの実装では、第１の層は、人体の皮膚の表皮および真皮であり、第２の層は、皮膚の皮下組織である。このような場合、第１の層および第２の層の両方に存在する発色団｛Ｘｉ｝には、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水が含まれる。第１の層は、第２の層には存在しない追加の発色団、すなわちメラニンを含む。
光は、ＲＯＩの表面に適用され、ＲＯＩと相互作用する。異なる波長の光と、ＲＯＩの個々の各構成要素との相互作用は、異なる。光の波長、ならびにＲＯＩの構成要素および構造に応じて、様々な波長の光は、ＲＯＩの異なる深度（例えば、異なる層）に浸透する。例えば、第１のスペクトル範囲の光は、第１の層に浸透し、第２のスペクトル範囲の光は、第２の層に浸透する。ＲＯＩからの第１のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光は、第１の層に関する情報を伝達する。ＲＯＩからの第１のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光を測定することにより、第１の層におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）（例えば、発色団の濃度）を判定することができる。同様に、ＲＯＩからの第２のスペクトル範囲の反射光または後方散乱光は、第１および第２の層の組み合わせに関する情報を伝達する。ＲＯＩからの第２スペクトル範囲の反射光または後方散乱光を測定することにより、第１の層と第２の層の組み合わせにおけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）を判定することができる。
第２の層におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）は、第１および第２のスペクトル範囲で測定されたハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）を分解または解析することによって判定することができる。例えば、いくつかの実装では、可視範囲および近赤外線範囲の光が、皮膚の表面に適用される。異なる範囲での光の適用は、同時にまたは続いて行われ得る。可視範囲の光は、一般に、皮膚の表皮および真皮に浸透し、近赤外線範囲の光は、一般に、より深い皮下組織に浸透する。可視範囲の反射光または後方散乱光を測定すると、皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび／またはデオキシヘモグロビンの濃度値が生成される。近赤外範囲の反射光または後方散乱光を測定すると、表皮、真皮、およびより深い皮下組織の組み合わせにおける、オキシヘモグロビンおよび／またはデオキシヘモグロビンの濃度値が生成される。より深い皮下組織におけるオキシヘモグロビン濃度は、例えば、近赤外範囲によって測定されたオキシヘモグロビン濃度から、可視光範囲によって測定されたオキシヘモグロビン濃度を減算することによって判定することができる。同様に、より深い皮下組織におけるデオキシヘモグロビン濃度は、例えば、近赤外範囲によって測定されたデオキシヘモグロビン濃度から、可視光範囲によって測定されたデオキシヘモグロビン濃度を減算することによって判定することができる。したがって、より深い皮下組織における判定されたオキシヘモグロビンおよび／またはデオキシヘモグロビン濃度は、皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび／またはデオキシヘモグロビン濃度から切り離されており、実質的に皮膚の表皮および真皮におけるオキシヘモグロビンおよび／またはデオキシヘモグロビン濃度による寄与がない。したがって、表面の酸素化を複雑にすることなく、より深い組織の状態に関するより正確な情報を提供する。表皮および真皮におけるスペクトルシグネチャとともに、対象の組織の異なる層に関するより正確またはより完全な情報を提供する。場合によっては、より深い組織における静脈および動脈の場所を強調するのに役立つ。
いくつかの実装では、第１または第２のスペクトル範囲は、対象内（例えば、対象の組織内）の特定のタイプのスペクトルシグネチャ（複数可）を特定するために選択される。いくつかの実装では、第１および第２のスペクトル範囲のうちの一方は、第１の病状（例えば、褥瘡）に関連するスペクトルシグネチャを、健康な組織（例えば、非潰瘍組織）から区別するために選択され、第１および第２のスペクトル範囲のうちの他方は、第２の病状（例えば、癌組織）に関連するスペクトルシグネチャを、健康な組織（例えば、非癌組織）から区別するために選択される。したがって、いくつかの実装では、本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、複数の撮像モダリティを有し、個々の各撮像モダリティは、異なる病状の調査に関連する。
いくつかの実施形態では、本発明はまた、より重要なスペクトルシグネチャを効果的に抽出するためのハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像システム、方法、およびデバイスを提供する。例えば、いくつかの実装では、１つ以上のスペクトルシグネチャは、既知であるか、または事前に判定されている。このような場合、撮像解析は、他のスペクトルシグネチャの判定に焦点を合わせている。例えば、一実装において、メラニンの濃度は、減衰の傾き（例えば、６１０ｎｍ〜６２０ｎｍの傾き）によって推定され得る。メラニンによる吸収は、メラニンの既知の吸収特徴に基づいて計算され、ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。同様に、一実施形態では、水の濃度は、推定され、次いで、ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。そのため、スペクトル画像データセットをより効果的に活用して、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度を抽出することができる。さらに、計算の複雑さおよび計算能力の要件は、軽減される。
Ｉ．例示的なハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像方法
図２は、ＲＯＩの異なる深度におけるハイパースペクトル／マルチスペクトルシグネチャ（複数可）を判定するための例示的な方法を例解している。方法２００は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行される。方法は、一般に、（ｉ）ステップＳ２０４で、ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットおよび第２のスペクトル画像データセットを取得することと、（ｉｉ）ステップＳ２０８で、第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行して、第１のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、（ｉｉｉ）ステップＳ２１０で、第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行して、第２のスペクトルシグネチャセットの値を判定することと、（ｉｖ）ステップＳ２１２で、第３のスペクトルセットの値を生成することと、を含む。
いくつかの実装では、方法は、１つ以上の追加の、代替の、または任意選択のステップを含む。追加の、代替の、または任意選択のステップの例には、光源制御、画像捕捉、画像レジストレーション、前処理、画像分類、後処理、データ送信、外部デバイス／ネットワークとの通信、医療診断、および表示が含まれるが、これらに限定されない。例として、図２は、捕捉ステップＳ２０２、前処理ステップＳ２０６、構築ステップＳ２１３、表示ステップＳ２１４、および特徴付けステップＳ２１６を例解している。方法は、任意の適切な数の追加の、代替の、または任意選択のステップを、任意の適切な組み合わせで含むことができることに留意されたい。
図に例解されている方法のステップは、必ずしも順番通りではないことに留意されたい。例えば、図２において、Ｓ２０８での第１のスペクトル分析を、Ｓ２１０での第２のスペクトル分析と同時に実行できる。Ｓ２０８での第１のスペクトル分析は、Ｓ２１０での第２のスペクトル分析の前または後に順次実行することもできる。別の例として、表示ステップＳ２１４を、リアルタイムで実行することができる。それはまた、例えば、コントローラまたはユーザによって制御されるなど、特定の時間に実行することもできる。それは、特徴付けステップＳ２１６の後にさらに実行することができ、ＲＯＩの病状を表示するために使用することができる。
いくつかの実施形態では、対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法は、（ｉ）ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットを取得することと、（ｉｉ）ＲＯＩの第２のスペクトル画像データセットを取得することと、（ｉｉｉ）第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行することと、（ｉｖ）第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行することと、（ｖ）第３のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成することと、を含む。撮像方法は、プロセッサおよびメモリを踏むデバイスによって実行される。対象の関心領域（ＲＯＩ）の例には、表皮組織、真皮組織、皮下組織、またはそれらの任意の組み合わせが含まれるが、これらに限定されない。第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数の信号配列を含み、第１の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第１の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１の平均深度で組織を透過する第１のスペクトル範囲内にある。第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数の信号配列を含み、第２の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第２の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第２の平均深度で組織を貫通する、第１のスペクトル範囲とは異なる第２のスペクトル範囲内にあり、第２の平均深度は、第１の平均深度よりも深い。第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行して、ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定し、第１のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含む。第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行して、点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定し、第２のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含む。第３のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第３の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において生成され、第３のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含み、第１のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、第１のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値で補償することによって生成される。
画像（複数可）の捕捉
任意選択の、または追加のステップＳ２０２で、方法は、ＲＯＩのスペクトル画像を捕捉して、ＲＯＩの１つの画像データセットまたは複数の画像データセット（例えば、第１および第２のスペクトル画像データセット）を提供する。一実装では、単一のスペクトル画像は、捕捉され、ＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットの両方を提供する。例えば、一実装において、単一のスペクトル画像は、第１および第２のスペクトル範囲の両方を含む広いスペクトル範囲を備える光に、光センサを露出することによって捕捉される。
代替的に、いくつかの実装では、方法は、２つ以上の別個のスペクトル画像を捕捉して、ＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットを提供する。例えば、図６は、ステップＳ６０２でＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットが捕捉されて、ＲＯＩの第１のスペクトル画像を提供し、ステップＳ６０４でＲＯＩの第２のスペクトル画像データセットが捕捉されて、ＲＯＩの第２のスペクトル画像を提供することを例解する。第１および第２のスペクトル画像の捕捉は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に実行することができる。一実装では、第１のスペクトル画像は、第１の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される第１の光ビームに、第１の光センサを露出することによって捕捉され、第２のスペクトル画像は、第２の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される第２の光ビームに、第２の光子センサを露出することによって捕捉される。
データセット（複数可）の取得
ステップＳ２０４で、方法は、ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットおよび第２のスペクトル画像データセットを取得する。第１および第２の画像データセットは、同時に、連続して、または別々に取得することができる。例えば、方法は、ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットを取得することができ、第１のスペクトルデータセットを取得する前または後のいずれかに、ＲＯＩの第２のスペクトル画像データセットを別々に取得する。代替的に、方法は、例えば、より大きなスペクトル画像データセットからサブセットを選択して、第１および第２のスペクトル画像データセットの各々を形成することにより、比較的より広いスペクトル範囲のより大きなスペクトル画像データセットから、第１および第２のスペクトルデータセットを構築することができる。
第１のスペクトル画像データセットは、第１のスペクトル範囲によって特徴付けられ、第２のスペクトル画像データセットは、第２のスペクトル範囲によって特徴付けられる。第１および第２のスペクトル範囲は、互いに異なるが、互いに重なり得る。一実装では、第２のスペクトル範囲は、第１のスペクトル範囲よりも長い波長を有するスペクトルを含む。例えば、第１のスペクトル範囲は、約４００ｎｍ〜約７００ｎｍの範囲の成分波長を含み、第２のスペクトル範囲は、約７００ｎｍ〜約２５００ｎｍの範囲の成分波長を含む。
いくつかの実装では、第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数の信号配列を含む。第１の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第１の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲内にある。第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数の信号配列を含む。第２の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第２の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲とは異なる第２のスペクトル範囲内にある。
実装において、第１のスペクトル範囲は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍのスペクトル範囲を有する。一実装では、第１の複数のスペクトル帯域は、４〜２０のスペクトル帯域、４〜１６のスペクトル帯域、８〜１６のスペクトル帯域、または任意の適切な数のスペクトル帯域を含む。一実装では、第１の複数のスペクトル帯域は、５２０±３ｎｍ、５４０±３ｎｍ、５６０±３ｎｍ、５８０±３ｎｍ、５９０±３ｎｍ、６１０±３ｎｍ、６２０±３ｎｍ、および６６０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する。一実装では、５２０±３ｎｍ、５４０±３ｎｍ、５６０±３ｎｍ、５８０±３ｎｍ、５９０±３ｎｍ、６１０±３ｎｍ、および６２０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域は、１５ｎｍ未満の半値全幅を有し、６６０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトルバス帯域は、２０ｎｍ未満の半値全幅を有する。
一実装において、第２のスペクトル範囲は、７００ｎｍ〜１３００ｎｍ、または７００ｎｍ〜１０００ｎｍのスペクトル範囲を有する。一実装では、第２の複数のスペクトル帯域は、４〜１６のスペクトル帯域、４〜１２のスペクトル帯域、４〜８のスペクトル帯域、または任意の適切な数のスペクトル帯域を含む。一実装では、第２の複数のスペクトル帯域は、７４０±３ｎｍ、７６０±３ｎｍ、８５０±３ｎｍ、８６０±３ｎｍ、８８０±３ｎｍ、および９４０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する。一実装では、第２の複数のスペクトル帯域は、８３０±３ｎｍまたは８３５±３ｎｍの中心波長を有し、半値全幅が２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満であるスペクトル帯域をさらに含む。
いくつかの実装では、第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域で光を分解することによって生成されるＲＯＩのハイパースペクトル／マルチスペクトルキューブである。そのような第１のスペクトル画像データセットは、図３に例解される画像平面３１０＿１、３１０＿２、…３１０＿Ｍなどの第１の複数のスペクトル画像平面によって表すことができる。第１の複数のスペクトル画像平面における各スペクトル画像平面は、第１の複数のスペクトル帯域における特定のスペクトル帯域で光を分解することによって生成される。同様に、いくつかの実装では、第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域で光を分解することによって生成されるＲＯＩのハイパースペクトル／マルチスペクトルキューブである。そのような第２のスペクトル画像データセットは、図３に例解される画像平面３２０＿１、３２０＿２、…３２０＿Ｎなどの第２の複数のスペクトル画像平面によって表すことができる。第２の複数のスペクトル画像平面における各スペクトル画像平面は、第２の複数のスペクトル帯域における特定のスペクトル帯域で光を分解することによって生成される。
例えば、非限定的な例として、いくつかの実装では、第１のスペクトル画像データセットは、可視光範囲における対象の組織のハイパースペクトル／マルチスペクトルキューブである。そのようなスペクトルキューブは、例えば、可視光で対象の組織を撮像することによって、または可視光範囲に実質的に限定された光を受信する光検出器を使用することによって取得することができる。第２のスペクトル画像データセットは、赤外線または近赤外線範囲における対象の組織のハイパースペクトル／マルチスペクトルキューブである。そのような実装では、第１のスペクトル画像データセットは、対象の組織の外層（例えば、毛細血管床、表皮、真皮）に関する情報を含み、第２のスペクトル画像データセットは、対象の組織の外層およびより深い層（複数可）（例えば、皮下組織）の組み合わせに関する情報を含む。
データセット（複数可）の前処理
任意選択の、または追加のステップＳ２０６で、方法は、前処理を実行して、後続のスペクトル分析または他のプロセスのために、第１および／または第２のスペクトル画像データセットを強化する。前処理は、画像ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションなどを含むがそれらに限定されない１つ以上の関数を使用して実行される。一実装において、前処理は、例えば、第１および／または第２のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去するために、１つの関数のみを採用する。別の実装では、前処理は、例えば、第１および／または第２のスペクトル画像データセットからノイズまたは不規則性を除去し、かつ第１および／または第２のスペクトル画像データセットに含まれる特定の特徴をぼかすか、または鮮鋭化にするために、複数の関数を採用する。さらに別の実装では、前処理は実行されない。例えば、いくつかの実装では、第１および／または第２のスペクトル画像データセットは、それが取得される前に前処理されている。このような実装では、前処理は、不要である。
スペクトルシグネチャ（複数）の判定
ステップＳ２０８で、方法は、第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行して、第１のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定する。第１のスペクトルシグネチャセットには、ＲＯＩに含まれる１つ以上のスペクトルシグネチャが含まれる。第１のスペクトルデータセットは、ＲＯＩに含まれるスペクトルシグネチャの部分的なセットまたは全体のセットを含むことができることに留意されたい。例えば、ＲＯＩに、４つのスペクトルシグネチャ（例えば、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水）が含まれる実装では、第１のスペクトルシグネチャセットに、任意の１つ、任意の２つ、任意の３つ、または４つのスペクトルシグネチャのすべてを含めることができる。
いくつかの実装では、第１のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャ（例えば、オキシヘモグロビン）を含み、第１のスペクトル分析は、第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定するために実行される。さらに、任意選択で、または代替的に、第１のスペクトルシグネチャセットは、第２のスペクトルシグネチャ（例えば、デオキシヘモグロビン）を含み、第１のスペクトル分析は、第２のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定するために実行される。
スペクトル分析は、主成分分析（ＰＣＡ）、ファジィＣ−平均クラスタリング、多変量解析、最小二乗回帰、ガウス重ね合わせ、モンテカルロシミュレーション、ランベルト・ベールの法則、およびＬｅｖｅｎｂｅｒｇ−Ｍａｒｑｕａｒｄｔ非線形最小二乗分析を含むがこれらに限定されない様々なアルゴリズムを使用して実行することができる。ＰＣＡおよびファジィＣ−平均クラスタリングは、各データ点に、構成要素またはクラスタへのメンバーシップの程度を割り当てる。モンテカルロシミュレーションには、大量の計算が必要である。ガウス重ね合わせアルゴリズムは、発色団をガウス重ね合わせで近似することにより、発色団の相対的な寄与を解析する。
スペクトル分析は、点の配列における第１のスペクトル画像データセットに対して実行することができる。点の配列は、関心領域（ＲＯＩ）の２次元領域（例えば、対象の組織の２次元領域）に対応する。いくつかの実装では、スペクトル分析は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の吸収値の判定を含む。本明細書で使用される場合、「少なくともサブセット」という用語は、「サブセット」または「セット全体」を指す。同様に、「少なくともの前記サブセット」という用語は、「前記サブセット」または「前記セット全体」を指す。
一実装では、ランベルト・ベールの法則を採用して、第１のスペクトル画像データセット、完全に照射された参照データセット、および完全にブロックされたデータセットに基づいて、第１の吸収値（例えば、正規化された吸収値）を判定する。判定された第１の吸収値に基づいて、いくつかの実装では、１つ以上のスペクトルシグネチャ内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において判定される。一実装では、非線形最小二乗最小化法を使用して、１つ以上のスペクトルシグネチャにおける各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定する。例えば、第１のスペクトル画像データセットが、可視範囲の光を分解することによって生成されるスペクトルキューブであり、第２のスペクトル画像データセットが、赤外線または近赤外線範囲の光を分解することによって生成されるスペクトルキューブである実装では、組織のオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および／または他の内容物の第１の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点において判定される。
例えば、図４は、本発明のいくつかの実施形態による第１のスペクトル分析を例解している。いくつかの実装では、方法は、ステップＳ４０２で、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の吸収値を計算する。点の配列は、ＲＯＩの２次元領域に対応する。点の配列内のそれぞれの点は、対応するスペクトル画像または画像平面内のピクセルまたはピクセルのグループであり得る。一実装では、第１の吸収値は、ランベルト・ベールの法則または修正されたランベルト・ベールの法則を使用して計算される。例えば、Ａ１（ｘ，ｙ，λ）は、Ｉ１（ｘ，ｙ，λ）の関数として表すことができ、Ａ１（ｘ，ｙ，λ）は、点（ｘ，ｙ）およびスペクトル帯域λにおける第１の吸収値を表し、Ｉ１（ｘ，ｙ，λ）は、点（ｘ，ｙ）およびスペクトル帯域λにおける第１のスペクトル画像データセットの信号値を表す。場合によっては、Ｉ１（ｘ，ｙ，λ）は、点（ｘ，ｙ）およびスペクトル帯域λにおける第１のスペクトル画像データセットの見かけの信号値または正規化された信号値である。次いで、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値は、例えば非線形最小二乗最小化法によって、第１の吸収値に基づいて判定される。
いくつかの用途では、１つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値は、既知であるか、他の手段で判定することができる。例えば、皮膚のハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像の用途では、メラニン、オキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および水は、可視および近赤外範囲の主要な発色団である。メラニンの吸収プロファイルは、赤に向かって指数関数的な減衰を示すため、メラニンの濃度は、例えば減衰の傾き（例えば、６１０ｎｍ〜６２０ｎｍの傾き）によって推定することができる。次いで、メラニンによる吸収は、メラニンの既知の吸収特徴に基づいて計算することができ、ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算することができる。同様に、一実施形態では、水の濃度は、推定され、次いで、ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によって測定された総吸収から減算され得る。そのため、スペクトル画像データセットをより効果的に活用して、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンの濃度を抽出することができる。さらに、計算の複雑さおよび計算能力の要件は、軽減される。
したがって、いくつかの実装では、方法は、ステップＳ４０４で、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値を計算する。例えば、Ａ０（ｘ，ｙ，λ）は、Ｉ１（ｘ，ｙ，λ）の関数として表すことができ、Ａ０（ｘ，ｙ，λ）は、点（ｘ，ｙ）およびスペクトル帯域λにおける第１の初期吸収値を表すことができる。方法は、ステップＳ４０６で、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得する。一実装において、補正値は、所定のスペクトルシグネチャ（例えば、メラニン、水、または他のスペクトルシグネチャ）の吸収値である。次いで、方法は、ステップＳ４０８で、例えば、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第１の初期吸収値を補償することによって、第１の吸収値を生成する。一実装において、第１の吸収値は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値から、所定のスペクトルシグネチャの吸収値を減算することによって生成される。例えば、Ａ１（ｘ，ｙ，λ）＝ Ａ０（ｘ，ｙ，λ）−Ｃ（ｘ，ｙ，λ）であり、Ｃ（ｘ，ｙ，λ）は、点（ｘ，ｙ）およびスペクトル帯域λにおける所定のスペクトルシグネチャの吸収値を表す。２つ以上の所定のスペクトルシグネチャが存在する場合、Ａ１（ｘ，ｙ，λ）＝Ａ０（ｘ，ｙ，λ）−ΣＣｉ（ｘ，ｙ，λ）であり、Σは、２つ以上であり得るｉの総和を表す。
再び図２を参照すると、ステップＳ２１０で、方法は、第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行して、第２のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定する。第２のスペクトルシグネチャセットには、ＲＯＩに含まれる１つ以上のスペクトルシグネチャが含まれる。第１のスペクトルシグネチャセットと同様に、第２のスペクトルシグネチャセットは、ＲＯＩに含まれるスペクトルシグネチャの部分的なセットまたは全体のセットを含むことができる。第１および第２のスペクトルシグネチャセットは、互いに同じであり得るが、必ずしも同じである必要はない。
いくつかの実装では、第１および第２のスペクトルシグネチャセットは、１つ以上の共通のシグネチャを含む。例えば、第２のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャ（例えば、オキシヘモグロビン）を含むことができ、第２のスペクトル分析は、第１のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定するために実行される。追加的または任意選択で、第２のスペクトルシグネチャセットは、第２のスペクトルシグネチャ（例えば、デオキシヘモグロビン）を含むことができ、第２のスペクトル分析は、第２のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定するために実行される。
第１のスペクトル分析と同様に、第２のスペクトル分析は、様々なアルゴリズムを使用して実行することができる。同じまたは異なるアルゴリズムを採用して、第１および第２のスペクトル分析を実行することができる。一実装では、図５に例解するように、第２のスペクトル分析は、第１のスペクトル分析と同様の方法で実行される。例えば、ステップＳ５０２において、方法は、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第２の吸収値を計算する。次いで、点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の濃度値は、第２の吸収値に基づいて判定される。
一実装において、第２の吸収値の計算は、（ｉ）第２のスペクトル画像データセットを使用して、点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第２の初期吸収値を判定するステップＳ５０４、（ｉｉ）点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得するステップＳ５０６、および（ｉｉｉ）点の配列内の各それぞれの点における、および第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値で、第２の初期吸収値を補償することによって、第２の吸収値を生成するステップＳ５０８を含む。
より深い層（複数可）でのスペクトルシグネチャ（複数可）の抽出
いくつかの実装では、特定のスペクトルシグネチャの第１の濃度値は、ＲＯＩの第１の層または外層（例えば、表皮および／または真皮）における特定のスペクトルシグネチャの濃度値である。特定のスペクトルシグネチャの第２の濃度値は、ＲＯＩの第１の層および第２の層またはより深い層（例えば、皮下組織）の両方における特定のスペクトルシグネチャの結合された濃度値である。そのような実装では、方法は、判定された第１および第２の濃度値に基づいて、第３のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成するステップＳ２１２をさらに含む。一実装では、第３の濃度値は、加算、減算、乗算、除算、または他の数学関数を含むがこれらに限定されないアルゴリズムを使用して、第１および第２の濃度値に基づいて計算される。
一実装において、第３のスペクトルシグネチャセットにおける特定のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、特定のスペクトルシグネチャの第２の第１の濃度値から、特定のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される。例えば、第３のスペクトルシグネチャセットにおける第１のスペクトルシグネチャ（例えば、オキシヘモグロビン）の第３の濃度値は、第１のスペクトルシグネチャの第２の第１の濃度値から、第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される。同様に、第３のスペクトルシグネチャセットにおける第２のスペクトルシグネチャ（例えば、デオキシヘモグロビン）の第３の濃度値は、第２のスペクトルシグネチャの第２の第１の濃度値から，第２のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される。
データセット（複数可）の構築
任意選択の、または追加のステップＳ２１３で、方法は、例えば、ＲＯＩに関する医療情報を表示および／または提供するために、１つ以上のデータセットを構築する。例えば、いくつかの実装では、方法は、対象のＲＯＩの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築する。一実装では、視覚画像データセットは、第１のスペクトルデータセット、第２のスペクトルデータセット、またはその両方からの３つのスペクトル平面（例えば、赤、緑、および赤）を連結することによって構築される。
いくつかの実装では、方法は、画像として表示するための合成画像データセットを構築する。合成画像データセットは、様々な方法で形成することができる。一実装において、合成画像データセットは、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって形成される。別の実装では、合成画像データセットは、第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることにより形成される。
サブセットの選択は、空間的、スペクトル的、または空間的およびスペクトル的考慮の両方に基づくことができる。例えば、一実装では、第１または第２のスペクトル画像データセットのサブセットの選択は、スペクトル的考慮に基づいている。第１のスペクトル画像データセットのサブセットは、第１のスペクトル画像データセット（例えば、オキシヘモグロビンまたはデオキシヘモグロビン）からの少なくとも１つの判定されたシグネチャを表す少なくとも１つの画像平面に対応するように選択される。第２のスペクトル画像データセットのサブセットは、第２のスペクトル画像データセット（例えば、水）からの少なくとも１つの判定された追加のシグネチャを表す少なくとも１つの画像平面に対応するように選択される。その結果、合成スペクトル画像データセットには、両方のスペクトルデータセットからの対象のＲＯＩに関する情報が含まれている。
別の非限定的な例として、一実装において、第１または第３の濃度値のサブセットの選択は、空間的考慮に基づいている。第１の濃度値のサブセットは、ＲＯＩの２次元領域の第１のサブ領域に対応するように選択される。第３の濃度値のサブセットは、ＲＯＩの２次元領域の第２のサブ領域に対応するように選択される。例えば、第３の濃度値のサブセットは、対象の組織の創傷床に関する情報を提供するように選択され、第１の濃度値のサブセットは、創傷床の周辺領域に関する情報を提供するために選択される。
データセット（複数可）の表示
任意選択の、または追加のステップＳ２１４で、方法は、ＲＯＩに関する情報を表示する。情報は、内部ハウジングディスプレイ、マウントハウジングディスプレイ、外部ディスプレイ、ＲＯＩ、または対象の他の部分に表示できる。任意のアクセス可能な情報（例えば、方法によって取得され、判定され、または計算され、導出された）は、任意の適切な方法および任意の適切な組み合わせで表示することができる。場合によっては、表示される情報を、インターフェースを介して選択的に制御することができる。いくつかの実装では、情報（例えば、濃度または指標値）は、ＲＯＩの視覚画像に重ね合わせて表示される。
例えば、非限定的な例として、特定のスペクトルシグネチャの第１、第２、または第３の濃度値は、対象のＲＯＩ上に、またはプロセッサと電気通信するディスプレイ上に、地図または等高線として表示することができる。空間的に変化する濃度値は、例えば、異なる色（例えば、疑似カラー）によって、または１つ以上の色の空間的に変化する強度によって表すことができる。別の非限定的な例として、１つ以上のスペクトルシグネチャの第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値（例えば、酸素化指数）もまた、ＲＯＩまたはディスプレイ上に地図または等高線として表示することができる。空間的に変化する濃度値または指標値は、例えば、異なる色によって、または１つ以上の色の空間的に変化する強度によって表すことができる。さらなる非限定的な例として、特定のスペクトルシグネチャの第１および第３の濃度値を、例えば、異なる色で、または並べて重ね合わせて表示して、ＲＯＩの異なる層における特定のスペクトルシグネチャの存在の相違を示すことができる。さらに別の非限定的な例として、１つ以上の合成画像データセットを、ＲＯＩの縮小された視覚画像上に重ね合わせて、ＲＯＩ上に表示するか、またはディスプレイ上に表示することができる。
情報の診断および特徴付け
引き続き図２を参照すると、任意選択の、または追加のステップＳ２１６で、方法は、ＲＯＩに関する医学情報および／または診断情報を提供する。特性付けは、一般に、（ｉ）第１のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値、（ｉｉ）第２のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第２の濃度値、（ｉｉｉ）第３のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値、（ｉｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第１の濃度値の少なくともサブセット、および第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上に基づいている。場合によっては、特徴付けはまた、対象の過去の病状およびＲＯＩの場所など、他の要因も考慮に入れる。
本発明の方法およびデバイスによって評価することができる状態の非限定的な例には、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露（放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない）、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測が含まれる。方法で評価するができる状態の例のより詳細は、本明細書の他の場所に提供されている。
他の方法
図４および５に開示されているスペクトル分析は、任意のスペクトル画像データセットに対して実行することができることに留意されたい。第２のスペクトル画像データセットまたは多層構造を備えたＲＯＩの存在を必ずしも必要としない。例えば、それは、単一のスペクトル画像データセット（例えば、単一の層）、または複数のスペクトル画像データセットからの任意のもの（例えば、ＲＯＩの任意の層）を分析するために適用することができる。また、特定のスペクトル範囲（例えば、第１または第２のスペクトル範囲）のスペクトル画像データセットを必ずしも必要としない。さらに、それは、本明細書に開示される１つ以上の他のステップとは別個に、または独立して使用することができる。
非限定的な例として、図７は、一般的なスペクトル画像データセットに対してスペクトル分析を実行する方法７００を例解している。ステップＳ７０２で、ＲＯＩのスペクトル画像データセットが取得される。ステップ７０４で、初期吸収値は、ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点において、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域において、計算される。ステップＳ７０６で、補正値（例えば、所定のスペクトルシグネチャの吸収値）は、点の配列内の各それぞれの点において、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域において、取得される。ステップＳ７０８において、初期吸収値は、補正値で補償されて、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域における各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成する。例えば、補正値（例えば、所定のスペクトルシグネチャの吸収値）は、点の配列内の各それぞれの点における、および第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値から減算される。ステップＳ７１０において、点の配列内の各それぞれの点における、および複数のスペクトル帯域内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を使用して、スペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの濃度値が判定される。いくつかの実装では、方法７００はまた、表示ステップＳ７１２および特徴付けステップＳ７１４を含むがこれらに限定されない、１つ以上の追加の、任意選択の、または代替のステップを含む。
本明細書に開示される方法は、撮像能力を備えたまたは備えていないデバイスによって実行することができる。多くの実装では、本明細書に開示される方法は、本明細書に開示される本発明のデバイスによって実行される。
ＩＩ．ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像デバイス
ここで図８見てみると、本発明のいくつかの実施形態によるハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像デバイス８００を例解する概略図が描写されている。画像デバイス８００は、一般に、撮像ユニット８０２、および撮像ユニットと電気的に通信する制御モジュール８１２を含む。電気通信は、ローカルまたはリモート、有線または無線であり得る。いくつかの実装では、画像デバイスは、照明アセンブリ８０４、通信インターフェース（複数可）８１４、およびディスプレイ８１６を含むがこれらに限定されない、１つ以上の追加の、または任意選択の要素を含む。
撮像ユニット８０２は、対象のＲＯＩから光を受信し、１つ以上のスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。多くの実装では、撮像ユニットは、第１のスペクトル画像データセットおよび第２のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを生成するように構成されている。第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数の信号配列を含む。第１の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第１の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲内にある。同様に、第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数の信号配列を含む。第２の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第２の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１のスペクトル範囲とは異なる第２のスペクトル範囲内にある。
いくつかの実装では、撮像ユニットは、レンズアセンブリ８０６、レンズアセンブリと光通信するスペクトルフィルタユニット８０８、およびスペクトルフィルタユニットと光通信する光センサユニット８１０を含む。レンズアセンブリは、単一のレンズであり得るか、または複数のレンズで構成され得、対象のＲＯＩからの光を受信するように構成されている。
スペクトルフィルタユニット８０８は、第１および第２の複数のスペクトル帯域によって特徴付けられ、光をフィルタリングするために使用される。スペクトルフィルタユニット８０８は、１つ以上のスペクトルフィルタを含むことができる。スペクトルフィルタは、一般に、フィルタ素子の配列（例えば、本明細書に開示されるフィルタ素子２１１）を含む。フィルタ素子は、スペクトル「バンドパス」、例えばフィルタを通過することが可能である成分波長の範囲の観点から説明できる。いくつかの実装では、フィルタ素子のバンドパスは、フィルタ素子が、固有波長または中心波長（ＦＷＨＭ）と比較して少なくとも半分透明である成分波長の範囲として定義される。例えば、少なくとも１つの成分波長に関して１００％透明であるフィルタ素子のスペクトルバンドパスは、フィルタ素子が少なくとも５０％透明である連続する成分波長の範囲である。特定の実装では、フィルタ素子のバンドパスは、成分波長（例えば、４５０〜４８０ｎｍ）に関して、または中心波長でのバンドパスの幅（例えば、４６５ｎｍでの３０ｎｍまたは４６５ｎｍでの±１５ｎｍ）として同等に表現することができる。
フィルタ素子のバンドパスフィルタはまた、その「固有波長」、例えばフィルタが最も透明である波長、またはその「中心波長」、例えばスペクトルバンドパスの中点における成分波長の観点から説明することもできる。特定の実装では、バンドパスフィルタは、その固有波長または中心波長、およびそのスペクトルバンド幅の両方によって特徴付けられる。例えば、中心波長が３４０±２ｎｍ、ＦＷＨＭバンド幅が１０±２、ピーク透過率（例えば、バンドパス内の最大透過率）が５０％のバンドパスフィルタは、３３０±４ｎｍ〜３５０±４ｎｍの波長を有する各成分光の少なくとも２５％が通過することを可能にする。
特定の実装では、フィルタ素子は、バンドパスフィルタ、例えば、特定の範囲の波長を有する放射線のみが通過することを可能にし、他の波長の通過を遮断するフィルタである。特定の実施形態では、フィルタ素子２１１のＦＷＨＭスペクトルバンドパス（例えば、フィルタを透過するバンドパスのサイズ）は、約１００ｎｍ以下、好ましくは約５０ｎｍ以下、より好ましくは約２５ｎｍ以下である。さらに他の実施形態では、フィルタ素子２１１のＦＷＨＭスペクトルバンド幅は、２５０ｎｍ、２００ｎｍ、２００ｎｍ、１７５ｎｍ、１５０ｎｍ、１５０ｎｍ、１２５ｎｍ、１００ｎｍ、９０ｎｍ、８０ｎｍ、７５ｎｍ、７０ｎｍ、６５ｎｍ、６０ｎｍ、５５ｎｍ、５０ｎｍ、４５ｎｍ、４０ｎｍ、３５ｎｍ、３０ｎｍ、２５ｎｍ、２０ｎｍ、１５ｎｍ、１０ｎｍ、９ｎｍ、８ｎｍ、７ｎｍ、６ｎｍ、５ｎｍ、４ｎｍ、３ｎｍ、２ｎｍ、または１ｎｍ以下である。
特定の実装では、フィルタ素子のバンドパスフィルタは、狭帯域通過フィルタである。特定の実装では、狭帯域通過フィルタは、２５ｎｍ、２４ｎｍ、２３ｎｍ、２２ｎｍ、２１ｎｍ、２０ｎｍ、１９ｎｍ、１８ｎｍ、１７ｎｍ、１６ｎｍ、１５ｎｍ、１４ｎｍ、１３ｎｍ、１２ｎｍ、１１ｎｍ、１０ｎｍ、９ｎｍ、８ｎｍ、７ｎｍ、６ｎｍ、５ｎｍ、４ｎｍ、３ｎｍ、２ｎｍ、または１ｎｍ以下のＦＷＨＭスペクトルバンド幅を有する。
いくつかの実装では、例えば図９に例解されるようなフィルタ素子は、少なくとも１０ｎｍ、または少なくとも１５ｎｍ、２０ｎｍ、２５ｎｍ、３０ｎｍ、３５ｎｍ、４０ｎｍ、４５ｎｍ、５０ｎｍ、５５ｎｍ、６０ｎｍ、６５ｎｍ、７０ｎｍ、７５ｎｍ、８０ｎｍ、８５ｎｍ、９０ｎｍ、９５ｎｍ、１００ｎｍ、またはそれ以上によって分離されている、中心波長を有する複数のバンドパスフィルタである。
光センサユニット８１０は、フィルタリングされた光を受信し、フィルタリングされた光を、第１のスペクトル画像データセットおよび第２のスペクトル画像データセットに分解するように構成されている。第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数のスペクトル帯域に対応し、第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数のスペクトル帯域に対応する。
第１の撮像ユニット
図９を参照すると、いくつかの実装では、スペクトルフィルタユニットは、レンズアセンブリからの光をフィルタリングするためのフィルタまたはフィルタ配列２０１を含む。光センサユニットは、フィルタ２０１によってフィルタリングされた光を受信し、分解するための光センサまたは光センサ配列１０１を含む。本明細書に開示されるように、「フィルタ」および「フィルタ配列」という用語は、交換可能に使用され、「光センサ」および「光センサ配列」という用語は、交換可能に使用される。フィルタ配列２０１および／または光センサ配列１０１の構成は、ＷＯ２０１４／０６３１１７に開示されているものと実質的に同じまたは類似し得、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、光センサ配列１０１は、光センサ１１１の配列を含む。例えば、詳細図１１０は、非限定的な例としてのみ、光センサ配列１０１に含まれるいくつかの光センサ１１１を概略的に示している。各光センサ１１１は、光センサに入射する光を変換することによって、それぞれの電気出力を生成する。
いくつかの実装では、光センサ配列１０１は、ＣＣＤ（電荷結合デバイス）半導体センサ配列を含む。ＣＣＤセンサは、通常アナログデバイスである。光がＣＣＤセンサ配列に当たると、光は、各光センサによって電荷に変換され、電荷として蓄積される。電荷は、ＣＣＤセンサ配列から読み取られるときに、光センサごとに光センサで電圧に変換される。多くの場合、ただし排他的ではないが、１つの光センサは、それぞれの単一のピクセルと同義である。ただし、様々な実装では、単一のピクセルは、２つ以上のピクセルを含むように構成されている。
いくつかの実装では、光センサ配列１０１は、ＣＭＯＳ（相補型金属酸化膜）半導体センサ配列を含む。ＣＭＯＳ光センサは、光検出器およびアクティブアンプを含むアクティブ光センサである。言い換えれば、ＣＭＯＳセンサ配列内の各光センサは、それぞれの光検出器および対応するアクティブアンプを含む。
いくつかの実装では、光センサ配列１０１は、ハイブリッドＣＣＤ／ＣＭＯＳセンサ配列を含む。いくつかの実装では、ハイブリッドＣＣＤ／ＣＭＯＳセンサ配列は、ＣＣＤ撮像基板にバンプボンディングされているＣＭＯＳ読み出し集積回路（ＲＯＩＣ）を含む。いくつかの実装では、ハイブリッドＣＣＤ／ＣＭＯＳセンサ配列は、最新のＣＭＯＳ技術で利用可能な微細寸法を利用して、ＣＭＯＳ技術でＣＣＤのような構造を実装することによって製造される。これは、個々のポリシリコンゲートを非常に小さなギャップで分離することによって実現することができる。
特定の光センサ１１１に入射する光は、フィルタ配列２０１内のそれぞれのフィルタによってフィルタリングされる。いくつかの実装では、フィルタ配列２０１は、フィルタ素子２１１の配列を含むように構成されている。
各フィルタ素子は、光センサ配列１０１内の光センサの配列のそれぞれの１つ以上によって受信された光をフィルタリングするように配置されている。各フィルタ素子はまた、複数のフィルタタイプのうちの１つであり、各フィルタタイプは、他のフィルタタイプとは異なるスペクトル通過帯域によって特徴付けられる。したがって、特定の光センサの電気出力は、特定の光センサ１１１に関連付けられたそれぞれのフィルタに関連付けられた特定のスペクトル通過帯域に関連付けられている。
例えば、詳細図２１０は、非限定的な例としてのみ、いくつかのフィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩが、フィルタ配列２０１に含まれていることを概略的に示している。一実装では、フィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩのうちの少なくとも２つは、異なるスペクトル通過帯域を有する。例えば、図９に例解するように、フィルタタイプＡおよびＢのフィルタ素子２１１ａ−１および２１１ａ−２は、それぞれ、異なるスペクトル通過帯域を有する。いくつかの実装では、フィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩのうちの少なくとも２つは、同じスペクトル通過帯域を有し、フィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩのうちの少なくとも２つは、異なるスペクトル通過帯域を有する。
いくつかの実装では、各フィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩは、他とは異なるスペクトル通過帯域を有する。いくつかの実装では、フィルタタイプＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ、Ｆ、Ｇ、Ｈ、およびＩは、フィルタ配列２０１にわたって繰り返される３ｘ３グリッドに配置されている。例えば、図９に例解するように、フィルタタイプＡの３つのフィルタ素子２１１ａ−１、２１１ｂ−１、２１１ｃ−１は、フィルタタイプＡのインスタンスが、いくつかの実装では、同じタイプの２つのフィルタ間の中心間距離ｄ１が２５０ミクロン未満であるように、フィルタ配列２０１にわたって均一な分布で繰り返されることを示すために例解されている。いくつかの実装では、同じタイプの２つのフィルタ間の中心間距離ｄ１は、１００ミクロン未満である。
さらに、例えば図９に、９つのフィルタタイプが示されているが、当業者は、任意の数のフィルタタイプを様々な実装で使用することができることを、本開示から認識するであろう。例えば、いくつかの実装では、３、５、１６、または２５のフィルタタイプを様々な実装で使用することができる。追加的に、および／または代替的に、フィルタタイプの均一な分布が例解および説明されているが、当業者は、様々な実装において、１つ以上のフィルタタイプが、フィルタ配列全体に不均一な分布で分布され得ることを、本開示から認識するであろう。追加的に、および／または代替的に、当業者はまた、「白色光」または透明フィルタ素子が、フィルタ配列内のフィルタタイプの１つとして含まれ得ることを認識するであろう。
いくつかの実装では、フィルタ素子の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる。例えば、第１の複数のフィルタタイプを、｛Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ｝で表し、ｍは、３、４、５、１６、２５、または他の数であり得るとする。第２の複数のフィルタタイプを、｛Ｂ１、Ｂ２、．．．、Ｂｎ｝で表し、ｎは、３、４、５、１６、２５、または他の数であり得るとする。フィルタタイプＡｉ（ｉ＝１、２、．．．、ｍ）は、スペクトル帯域λＡｉ（ｉ＝１、２、．．．、ｍ）によって特徴付けられる。λＡ１、λＡ２、．．．、λＡｍの各々は、第１のスペクトル範囲（例えば、可視領域）にあり、他のλＡに等しくない。同様に、フィルタタイプＢｊ（ｊ＝１、２、…、ｎ）は、スペクトル帯域λＢｊ（ｊ＝１、２、…、ｎ）によって特徴付けられる。λＢ１、λＢ２、．．．、λＢｎの各々は、第２のスペクトル範囲（例えば、赤外線または近赤外線範囲）にあり、λＢに等しくない。
いくつかの実装では、第１の複数のフィルタタイプにおける少なくとも１つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布しており、第２の複数のフィルタタイプにおける少なくとも１つの特定のフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。一実装では、第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。一実装では、第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプのフィルタ素子は、単一のスペクトルフィルタ全体にわたって空間的に分布している。
光センサ配列１０１は、フィルタリングされた光を受信し、それを光センサ出力の配列に分解する。光センサ出力の配列の第１のサブセットは、例えば、制御モジュールによって選択されて、第１のスペクトル画像データセットを構築し、光センサ出力の配列の第２のサブセットは、第２のスペクトル画像データセットを構築するために選択される。選択は、フィルタタイプとの関連付けに基づいている。例えば、第１のサブセットは、第１のサブセット内のすべての光センサ出力が、第１の複数のフィルタタイプ（例えば、Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ）における１つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。同様に、第２のサブセットは、第２のサブセット内のすべての光センサ出力が、第２の複数のフィルタタイプ（例えば、Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂｎ）における１つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。
いくつかの例示的な特徴が図９に例解されているが、当業者は、簡潔にするために、および本明細書に開示される例示的な実装のより適切な態様を曖昧にしないために、様々な他の特徴が例解されていないことを、本開示から認識するであろう。例えば、光センサ配列１０１の出力を受信するための様々な電気的接続およびアクセス制御回路は、例解されていない。それにもかかわらず、当業者は、光センサ配列１０１の出力を受信するための電気接続およびアクセス制御回路の様々な構成のうちの少なくとも１つが、動作可能な単一のセンサハイパースペクトル撮像デバイスに含まれることを認識するであろう。さらに、本明細書に開示される制御モジュールは、光センサ配列１０１の出力をハイパースペクトルデータキューブに、選択し、組み立て、処理し、および分析するように構成されている。
第２の撮像ユニット
光センサユニット８１０は、２つ以上の光センサを含むことができ、フィルタユニット８０８は、２つ以上のフィルタを含むことができる。例えば、非限定的な例として、図１０は、第１の光センサ１０１−１および第２の光センサ１０１−２を含む光センサユニット８１０、ならびに第１のフィルタ２０１−１および第２のフィルタ２０１−２を含むフィルタユニット８０８を例解している。いくつかの実装では、撮像ユニット８０２は、レンズアセンブリ８０６と光通信するダイクロイック光学素子１００２を含み、光１００８を第１の光ビーム１０１０−１および第２の光ビーム１０１０−２に分割する。例えば、ダイクロイック光学素子１００２は、第１および第２の光ビーム（第１または第２の光ビームのいずれか）のうちの一方を反射し、第１および第２の光ビームのうちの他方を通過させるように構成することができる。ダイクロイック光学素子の例には、光学スプリッタ（複数可）、ダイクロイックミラー（複数可）、または他の光学素子が含まれるが、これらに限定されない。例として、図１０は、第１の光ビームを透過し、第２の光ビームを反射するダイクロイックミラーを例解している。
第１の光ビーム１０１０−１、第２の光ビーム１０１０−２、または第１の光ビーム１０１０−１および第２の光ビーム１０１０−２の両方は、第１および第２のスペクトル範囲の両方の光を含むことができる。代替的に、第１の光ビーム１０１０−１および第２の光ビーム１０１０−２の各々は、第１および第２のスペクトル範囲のうちの一方のみの光に実質的に限定することができる。例えば、一実装では、第１の光ビーム１０１０−１は、第１のスペクトル範囲の光のみを含み、第２の光ビーム１０１０−２は、第２のスペクトル範囲の光のみを含む。
第１のスペクトルフィルタ２０１−１は、ダイクロイック光学素子と光通信して、第１の光ビームをフィルタリングする。第２のスペクトルフィルタ２０１−２は、ダイクロイック光学素子と光通信して、第２の光ビームをフィルタリングする。第１のスペクトルフィルタは、フィルタ素子の第１の配列を含み、第２のスペクトルフィルタは、フィルタ素子の第２の配列を含む。フィルタ素子の第１の配列の数は、フィルタ素子の第２の配列の数と同じであり得るか、または異なり得る。第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つである。第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、第１または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つとは異なる、第１の複数のフィルタタイプのうちの別の１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの別の１つである。
すなわち、第１もしくは第２のスペクトルフィルタ、またはその両方は、第１のスペクトル範囲（例えば、可視光）のスペクトル帯域を有するフィルタタイプ内のフィルタ素子、および第２のスペクトル範囲（例えば、赤外線）のスペクトル帯域を有するフィルタタイプ内のフィルタ素子を含むことができる。例えば、非限定的な例として、一実装において、第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、｛Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２｝のうちの１つであり、第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、｛Ａ３、…、Ａｍ、Ｂ３、．．．、Ｂｎ｝のうちの１つである。別の非限定的な例として、一実装において、第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、｛Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ、Ｂ１、Ｂ２｝のうちの１つであり、第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、｛Ｂ３、．．．、Ｂｎ｝のうちの１つである。
一実装では、第１および第２のスペクトルフィルタの各々は、１つのスペクトル帯域にのみフィルタタイプ内のフィルタ素子を含む。例えば、非限定的な例として、一実装において、第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子は、｛Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ｝のうちの１つであり、第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子は、｛Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂｎ｝のうちの１つである。
第１の光センサ１０１―１は、第１のスペクトルフィルタ２０１―１と光通信して、第１のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を受信および分解する。第１の光センサは、光センサ出力の第１の配列を集合的に生成する光センサ素子１１１の第１の配列を含む。第２の光センサ１０１―２は、第２のスペクトルフィルタ２０２―２と光通信して、第２のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解する。第２の光センサ１０１―２は、光センサ出力の第２の配列を集合的に生成する光センサ素子の第２の配列を含む。
第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第１のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第１のサブセットを選択することによって構築される。第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の第１の配列の第２のサブセットおよび光センサ出力の第２の配列の第２のサブセットを選択することによって構築される。例えば、第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子が、｛Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２｝のうちの１つであり、第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子が、｛Ａ３、．．．、Ａｍ、Ｂ３、．．．、Ｂｎ｝のうちの１つである一実装では、第１のスペクトル画像データセットは、｛Ａ１、Ａ２｝のうちの１つ以上に関連付けられている光センサ出力の第１の配列から光センサ出力を選択することによって、および、｛Ａ３、．．．、Ａｍ｝のうちの１つ以上に関連付けられている光センサ出力の第２の配列から光センサ出力を選択することによって、構築することができる。同様に、第２のスペクトル画像データセットは、｛Ｂ１、Ｂ２｝のうちの１つ以上に関連付けられている光センサ出力の第１の配列から光センサ出力を選択することによって、および｛Ｂ３、．．．、Ｂｎ｝のうちの１つ以上に関連付けられている光センサ出力の第２の配列から光センサ出力を選択することによって、構築することができる。第１のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第１の配列内の各フィルタ素子が、｛Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ｝のうちの１つであり、第２のスペクトルフィルタのフィルタ素子の第２の配列内の各フィルタ素子が、｛Ｂ１、Ｂ２、．．．、Ｂｎ｝のうちの一つである一実装において、第１のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の第２の配列からの光センサ出力の選択なしで構築されており、第２のスペクトルデータセットは、光センサ出力の第１の配列からの光センサ出力の選択なしに構築されている。
図１０は、レンズユニットの後ろに配設されたダイクロイック光学素子を例解しているが、ダイクロイック光学素子は、他の場所に配設することもできる。例えば、代替の実装では、ダイクロイック光学素子は、レンズユニットの前に配設されており、レンズユニットは、ダイクロイック光学素子とスペクトルフィルタとの間に配設されている。このような実装では、ダイクロイック光学素子は、ＲＯＩからの光を第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されている。レンズユニットは、ダイクロイック光学素子と光通信しており、第１のレンズおよび第２のレンズを含み、第１のレンズは、第１の光ビームを受信するように構成されており、第２のレンズは、第２の光ビームを受信するように構成されている。第１のスペクトルフィルタは、第１のレンズと光通信しており、第２のスペクトルフィルタは、レンズアセンブリの第２のレンズと光通信する。一実装では、追加のレンズを使用して、ＲＯＩからダイクロイック光学素子に光を向ける。
第３の撮像ユニット
別の非限定的な例として、図１１は、複数の光スプリッタ１１０４−１、１１０４−２、１１０４−３、…、１１０４−Ｍを含む光学スプリッタアセンブリを有する撮像ユニット８０２を例解している。光学スプリッタアセンブリは、レンズアセンブリからの光を複数の光ビーム１１０６−１、１１０６−２、１１０６−３、…、および１１０６−Ｍに分割する。そのような光学スプリッタアセンブリの例は、ＵＳ２０１６／０２４９８１０に開示されており、これは、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、フィルタユニット８０８は、複数のスペクトルフィルタ１１０２−１、１１０２−２、１１０２−３、…、１１０２−Ｍを含む。複数のスペクトルフィルタにおける各スペクトルフィルタは、シングルバンドパスフィルタ、デュアルバンドパスフィルタ、またはマルチバンドパスフィルタであり得る。本明細書で使用される場合、シングルバンドパスフィルタは、１つのスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。１つのスペクトル帯域は、第１または第２の複数のスペクトル帯域であり得る。本明細書で使用される場合、デュアルバンドパスフィルタは、２つのスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。２つのスペクトル帯域は、第１の複数のスペクトル帯域にあるか、第２の複数のスペクトル帯域にあるか、または一方は第１の複数のスペクトル帯域にあり、他方は第２の複数のスペクトル帯域にあり得る。本明細書で使用される場合、マルチバンドパスフィルタは、一般に、本明細書で開示されるスペクトルフィルタ２０１などの３つ以上のスペクトル帯域の通過を可能にするスペクトルフィルタを指す。
複数のスペクトルフィルタは、同じタイプ（例えば、信号、デュアル、またはマルチ）または異なるタイプのものであり得る。例えば、一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の少なくとも１つのスペクトルフィルタは、ＵＳ ２０１６／０２４９８１０に開示されるものなどのデュアルバンドパスフィルタであり、複数のスペクトルフィルタ内の少なくとも１つのスペクトルフィルタは、マルチバンドである。本明細書に開示されるスペクトルフィルタ２０１のようなパスフィルタ。一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の各スペクトルフィルタは、デュアルバンドパスフィルタである。一実装では、複数のスペクトルフィルタ内の各スペクトルフィルタは、マルチバンドパスフィルタである。複数のスペクトルフィルタ１１０２−１、１１０２−２、１１０２−３、…、１１０２−Ｍにおけるそれぞれのスペクトルフィルタ内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプ（例えば、Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ）のうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプ（例えば、Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂｎ）のうちの１つである。
光センサユニット８１０は、複数の光センサ１０１−１、１０１−２、１０１−３、…、１０１−Ｍを含む。複数の光センサ内における各それぞれの光センサは、複数のスペクトルフィルタにおける対応するスペクトルフィルタによって覆われている。各それぞれの光センサは、対応するスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を受信し、それを光センサ出力の配列に分解する。
第１のスペクトル画像データセットは、複数の光センサから光センサ出力の第１のサブセットを選択することによって構築され、第２のスペクトル画像データセットは、複数の光センサから光センサ出力の第２のサブセットを選択することによって構築される。本明細書の他の場所に開示されているように、選択は、フィルタタイプとの関連付けに基づいている。例えば、第１のサブセットは、第１のサブセット内のすべての光センサ出力が、第１の複数のフィルタタイプ（例えば、Ａ１、Ａ２、…、Ａｍ）における１つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。同様に、第２のサブセットは、第２のサブセット内のすべての光センサ出力が、第２の複数のフィルタタイプ（例えば、Ｂ１、Ｂ２、…、Ｂｎ）における１つまたは別のフィルタタイプに関連付けられるように選択される。
追加の、任意選択の、および／または代替の構成要素
図８および１２を参照すると、いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、対象のＲＯＩを照射するために光を生成する照明アセンブリ８０４を含む。照明アセンブリ８０４によって生成された光は、複数の成分波長を含むスペクトルを有することができる。スペクトルには、とりわけ、Ｘ線帯域（約０．０１ｎｍ〜約１０ｎｍの範囲）、紫外線（ＵＶ）帯域（約１０ｎｍ〜約４００ｎｍの範囲）、可視帯域（約４００ｎｍ〜約７００ｎｍの範囲）、近赤外線（ＮＩＲ）帯域（約７００ｎｍ〜約２５００ｎｍの範囲）、中波赤外線（ＭＷＩＲ）帯域（約２５００ｎｍ〜約１０μｍの範囲）、長波赤外線（ＬＷＩＲ）帯域（約１０μｍ〜約１００μｍの範囲）、テラヘルツ（ＴＨｚ）帯域（約１００μｍ〜約１ｍｍの範囲）、または約１ｍｍ〜約３００ｍｍの範囲のミリ波帯域（マイクロ波帯域とも呼ばれる）の成分波長を含めることができる。ＮＩＲ、ＭＷＩＲ、およびＬＷＩＲは、本明細書では集合的に、赤外線（ＩＲ）帯域と呼ばれる。光は、帯域のうちの１つ内の複数の成分波長、例えば、ＮＩＲ帯域内の、またはＴＨｚ内の複数の波長を含むことができる。代替的に、光は、１つの帯域内の１つ以上の成分波長、および異なる帯域内の１つ以上の成分波長、例えば、可視光内のいくつかの波長、およびＩＲ内のいくつかの波長を含むことができる。可視帯域およびＮＩＲ帯域の両方の波長を備えた光は、本明細書では、「ＶＮＩＲ」と呼ばれる。他の有用な範囲には、１，０００〜２，５００ｎｍの領域（短波赤外線またはＳＷＩＲ）が含まれる場合がある。照明構成の例は、ＷＯ２０１４／０６３１１７、ＵＳ２０１３／０１３７９６１、ＵＳ２０１５／０２７１３８０、ＵＳ２０１６／０２４９８１０、ＵＳ２０１７／００６７７８１、ＵＳ２０１７／０１５０９０３、およびＵＳ２０１７／０２７２６６６に開示されており、これらのそれぞれは、参照により全体が本明細書に組み込まれる。
いくつかの実装では、照明アセンブリ８０４は、１つ以上の光源１２０２を含む。例えば、照明アセンブリ８０４は、単一の広帯域光源、単一の狭帯域光源、複数の狭帯域光源、または１つ以上の広帯域光源と１つ以上の狭帯域光源との組み合わせを含むことができる。「広帯域」とは、少なくとも１つの帯域のかなりの部分にわたる、例えば、少なくとも２０％、もしくは少なくとも３０％、もしくは少なくとも４０％、もしくは少なくとも５０％、もしくは少なくとも６０％、もしくは少なくとも７０％、もしくは少なくとも８０％、もしくは少なくとも９０％、もしくは少なくとも９５％以上、または帯域全体にさえわたる成分波長を含み、任意選択で、１つ以上の他の帯域内の成分波長を含む光を意味する。「白色光源」は、少なくとも可視帯域のかなりの部分に広がるため、広帯域であると見なされる。「狭帯域」とは、単一の帯域の狭いスペクトル領域、例えば、２０％未満、または１５％未満、または１０％未満、または５％未満、または２％未満、または１％未満、または０．５％未満にわたる成分を含む光を意味する。狭帯域光源は、単一の帯域に限定する必要はないが、複数の帯域の波長を含むことができる。複数の狭帯域光源は、各々、単一の帯域のごく一部分内でのみ個別に光を生成することができるが、一緒に１つ以上の帯域のかなりの部分をカバーする光を生成することができ、例えば、一緒に広帯域光源を構成することができる。
適切な光源の一例は、Ｌｏｗｅｌ Ｐｒｏ−Ｌｉｇｈｔ Ｆｏｃｕｓ Ｆｌｏｏｄ Ｌｉｇｈｔなどのハロゲンランプを使用する拡散光源である。ハロゲンランプは、昼光スペクトルの精密な複製である強力な広帯域白色光を生成する。他の適切な光源には、キセノンランプ、ｈｙｄｒａｒｇｙｒｕｍ ｍｅｄｉｕｍ−ａｒｃ ｉｏｄｉｄｅランプ、および／または発光ダイオードが含まれる。いくつかの実施形態では、光源は、調節可能である。他のタイプの光源も適している。
一実装では、照明アセンブリは、１つ以上の白熱灯、１つ以上のキセノンランプ、１つ以上のハロゲンランプ、１つ以上のｈｙｄｒａｒｇｙｒｕｍ ｍｅｄｉｕｍ−ａｒｃ ｉｏｄｉｄｅ、および１つ以上の広帯域発光ダイオード（ＬＥＤ）、またはそれらの任意の組み合わせを含む。別の実装では、照明アセンブリは、第１のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第１の光源、および第２のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第２の光源を含む。
いくつかの実装では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジング１２０４の外側に放射状に配設された複数の光源を含む。一実装では、照明アセンブリは、レンズアセンブリの周りにハウジングの外側に放射状に配設された複数の光源セットを含む。複数の光源セットにおける各光源セットは、第１のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第１の光源、および第２のスペクトル範囲に実質的に限定されている光を放出する第２の光源を含む。複数の光源セットにおける各光源セット内の各光源は、レンズアセンブリからオフセットされ、各それぞれの光源からの光が、対象のＲＯＩによって後方散乱され、次にレンズアセンブリを通過するように配置されている。各光源セット内の各光は、レンズアセンブリに対して異なる径方向位置を有する。光源配置の例は、ＵＳ２０１６／０２４９８１０およびＵＳ９，５２６，４２７に開示されており、これらの各々は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
使用する特定の光源に応じて、光の成分波長の相対強度は、均一であるか（例えば、スペクトル全体で実質的に同じであるか）、波長の関数として滑らかに変化するか、または不規則である（例えば、いくつかの波長が、わずかにより長いか、またはより短い波長よりも、大幅に高い強度を有する）、および／またはギャップを有し得る。代替的に、光は、互いに重ならない電磁スペクトルの領域に１つ以上の狭帯域スペクトルを含むことができる。
いくつかの実装では、照明アセンブリ８０６は、１つ以上の光源１２０２から放出される光の焦点特性を変更するためのレンズを含む。一実装では、レンズは、対象のＲＯＩが実質的に均一に照射され得るように選択される。すなわち、ＲＯＩの１つのサブ領域での光の強度は、ＲＯＩの別のサブ領域での光の強度と実質的に同じである。別の実装では、光の強度は、サブ領域ごとに異なる。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、照明アセンブリの前に配設され、選択された偏光を有しない任意の光を除去するように構成された１つ以上の第１の偏光子１２０６を含む。１つ以上の偏光子１２０６は、例えば、偏光ビームスプリッタまたは薄膜偏光子であり得る。偏光は、例えば、１つ以上の偏光子１２０６を適切に回転させることによって選択することができる。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、選択された偏光を有しない任意の光を除去するように構成された１つ以上の第２の偏光子１２０８をさらに含む。１つ以上の偏光子１２０８は、例えば、偏光ビームスプリッタまたは薄膜偏光子であり得る。偏光は、例えば、１つ以上の偏光子１２０８を適切に回転させることによって選択することができる。
いくつかの実装では、１つ以上の第１の偏光子１２０６は、少なくとも１つの第１の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成されており、１つ以上の第２の偏光子１２０８は、少なくとも１つの第２の偏光に実質的に限定されている光が通過することを選択的に可能にするように構成されている。少なくとも１つの第１の偏光における各偏光は、少なくとも１つの第２の偏光とは異なる方向であり、少なくとも１つの第２の偏光における各偏光は、少なくとも１つの第１の偏光とは異なる方向である。一実装において、少なくとも１つの第１の偏光における偏光は、少なくとも第２の偏光における偏光に対して実質的に垂直である。
図８および１３を参照すると、いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、撮像ユニット８０２、任意選択の照明アセンブリ８０４、１つ以上の中央処理デバイス（ＣＰＵ）１３０８、任意選択の主不揮発性記憶ユニット１３４０、任意選択のコントローラ１３４２、不揮発性記憶ユニット１３４０から任意選択でロードされるプログラムおよびデータを含むシステム制御プログラム（例えば、制御モジュール８１２）、データ、およびアプリケーションプログラムを記憶するためのシステムメモリ１３１４を含む。いくつかの実装では、不揮発性記憶ユニット１３４０は、ソフトウェアおよびデータを記憶するためのメモリカードを含む。記憶ユニット１３４０は、任意選択で、コントローラ１３４２によって制御される。
メモリまたは制御モジュール８１２は、撮像ユニット８０２と電気的に通信する。電気通信は、有線または無線を使用して、ローカルまたはリモートであり得る。制御モジュール８１２は、撮像ユニットからＲＯＩの第１および第２のスペクトル画像データセットを受信し、スペクトル分析を実行して、ＲＯＩのスペクトルシグネチャ（複数可）を判定するように構成されている。多くの実装では、制御モジュールは、第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行して、第１のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定するように構成されている。制御モジュールはまた、第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行して、第２のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定するように構成されている。第１および第２の濃度値は、ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点において判定される。いくつかの実装では、制御モジュールは、点の配列内の各それぞれの点における第３のスペクトルシグネチャセット内の１つまたは各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成するようにさらに構成される。例えば、いくつかの実装では、第１、第２、および第３のスペクトルシグネチャセットの各々は、第１のスペクトルシグネチャ（例えば、オキシヘモグロビンまたはデオキシヘモグロビン）を含み、第１のスペクトルシグネチャの第３の濃度値は、点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャの第１の濃度値で、第１のスペクトルシグネチャの第２の濃度値を補償することによって生成される。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、任意選択で、１つ以上の入力デバイス１３０６（例えば、タッチスクリーン、ボタン、またはスイッチ）を含むユーザインターフェース１３０２および／または任意選択のディスプレイ８１６を含む。追加的に、および／または代替的に、いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、ハンドヘルドデバイス、スマートフォン（など）、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、および／またはサーバシステムなどの外部デバイスによって制御され得る。そのために、撮像デバイス８００は、任意の有線または無線の外部デバイスまたは通信ネットワーク（例えば、インターネットなどの広域ネットワーク）１３１３に接続するための１つ以上の通信インターフェース８１４を含む。撮像デバイス８００は、前述の素子を相互接続するための内部バス１３１０を含む。通信バス１３１０は、前述の構成要素間の通信を相互接続および制御する回路（チップセットと呼ばれることもある）を含み得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、通信ネットワーク１３１３と通信し、それにより、撮像デバイス８００が、通信ネットワーク、特にセルラー、ＷｉＦｉ、ＺｉｇＢｅｅ、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｇ、または８０２．１１ｎなどの無線リンクを含むものを通じて、モバイル通信デバイス間でデータを送信および／または受信することを可能にする。通信ネットワークは、データ送信をサポートするように構成された任意の適切な通信ネットワークであり得る。適切な通信ネットワークには、セルラーネットワーク、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット、ＩＥＥＥ ８０２．１１ｂ、８０２．１１ａ、８０２．１１ｇ、または８０２．１１ｎワイヤレスネットワーク、陸上通信線、ケーブル回線、光ファイバー線などが含まれるが、これらに限定されない。撮像システムは、実施形態または所望の機能に応じて、生データもしくは部分的に処理されたデータまたはその両方を同時に送信することによって、それ自体の計算能力のおかげで完全にオフラインでネットワーク上で動作することができる。
システムメモリ１３１４は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＤＲ ＲＡＭ、または他のランダムアクセスソリッドステートメモリデバイスなどの高速ランダムアクセスメモリを含み、通常、不揮発性メモリフラッシュメモリデバイス、または他の非一時的なソリッドステート記憶デバイスを含む。システムメモリ１３１４は、任意選択で、ＣＰＵ（複数可）１３０８から遠隔設置された１つ以上の記憶デバイスを含む。システムメモリ１３１４、または交互に、システムメモリ１３１４内の非一時的メモリデバイス（複数可）は、非一時的コンピュータ可読記憶媒体を含む。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００の動作は、主に、ＣＰＵ１３０８によって実行されるオペレーティングシステム１３２０によって制御される。オペレーティングシステムは、システムメモリ１３１４および／または記憶ユニット１３４０に記憶することができる。いくつかの実施形態では、画像デバイス８００は、オペレーティングシステムによって制御されるのではなく、むしろ、ハードウェア、ファームウェア、およびソフトウェアのいくつかの他の適切な組み合わせによって制御される。
いくつかの実装では、システムメモリ１３１４は、本明細書に記載の様々なファイルおよびデータ構造へのアクセスを制御するためのファイルシステム１３２２のうちの１つ以上、撮像デバイス８００に関連付けられたおよび／または統合された光源を制御するための照明ソフトウェア制御モジュール１３２４、光学制御モジュール１３２８、撮像ユニット８０２によって取得されたセンサデータ１３３２を記憶するための、および取得されたセンサから組み立てられたハイパースペクトルデータキューブデータ１３３６を記憶するためのセンサデータストア１３３１、取得されたセンサデータを操作するためのデータ処理ソフトウェアモジュール１３３４、および外部デバイス（例えば、ハンドヘルドデバイス、ラップトップコンピュータ、またはデスクトップコンピュータ）および／または通信ネットワーク（例えば、インターネットなどの広域ネットワーク）に接続する通信インターフェース３１２を制御するための通信インターフェースソフトウェア制御モジュール１３３８を含む。
いくつかの実装では、取得されたセンサデータ１３３２は、フィルタタイプによって配置および記憶される。取得されたセンサデータ１３３２およびハイパースペクトルデータキューブデータ１３３６は、システムメモリ１３１４に記憶することができ、撮像デバイス８００が所与の時間に実行した分析のどの段階かに応じて、同時に存在する必要はない。いくつかの実装では、対象を撮像する前、および取得されたセンサデータまたはその処理されたデータファイルを通信した後、撮像デバイス８００は、取得されたセンサデータ１３３２もハイパースペクトルデータキューブデータ１３３６も含まない。いくつかの実装では、対象を撮像した後、取得されたセンサデータまたはその処理されたデータファイルを通信した後、撮像デバイス８００は、取得したセンサデータ１３３２および／またはハイパースペクトルデータキューブデータ１３３６を一定期間（例えば、記憶スペースが必要とされるまで、所定の時間など）保持する。
いくつかの実装では、上記で特定されたプログラムまたはソフトウェアモジュールは、上記の機能を実行するための命令のセットに対応する。命令のセットは、１つ以上のプロセッサ、例えば、ＣＰＵ（複数可）１３０８によって実行することができる。上記デ特定されたソフトウェアモジュールまたはプログラム（例えば、命令のセット）は、別々のソフトウェアプログラム、手順、またはモジュールとして実装される必要はなく、したがって、これらのプログラムまたはモジュールの様々なサブセットは、様々な実装において組み合わされ、または他の方法で再配置され得る。いくつかの実施形態では、システムメモリ１３１４は、上記で特定されたモジュールおよびデータ構造のサブセットを記憶する。さらに、システムメモリ１３１４は、上記に記載されていない追加のモジュールおよびデータ構造を記憶することができる。
システムメモリ１３１４はまた、任意選択で、図１３に例解されていない以下のソフトウェアモジュール、つまり複数の病状のプロファイルを含むスペクトルライブラリ、測定されたハイパースペクトルデータをスペクトルライブラリと比較するためのスペクトルアナライザソフトウェアモジュール、追加のセンサのための制御モジュール、１つ以上の追加のセンサによって取得された情報、ハイパースペクトル画像、ハイパースペクトルデータキューブに基づいて組み立てられ、任意選択で追加のセンサによって取得された情報と、融合されたハイパースペクトル画像を生成するための画像コンストラクタソフトウェアモジュール、追加のセンサによって取得されたデータを、ハイパースペクトルデータキューブに統合するための融合ソフトウェア制御モジュール、および組み込みディスプレイを制御するためのディスプレイソフトウェア制御モジュールのうちの１つ以上も含む。
対象を検査し、および／または対象のハイパースペクトル画像を表示している間、医師は、任意選択で、ハイパースペクトル画像および／または診断出力が基づく１つ以上のパラメータを変更する画像デバイス８００に入力を提供することができる。いくつかの実装では、この入力は、入力デバイス１３０６を使用して提供される。とりわけ、画像デバイスは、スペクトルアナライザによって選択されたスペクトル部分を変更するために（例えば、分析感度の閾値を変更するために）、または画像アセンブラによって生成された画像の外観を変更するために（例えば、強度地図からトポロジカルレンダリングに切り替えるために）制御され得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、サブシステムに命令を伝達して、撮像ユニット８０２およびフィルタユニット８０８のうちの一方の感知特性（例えば、検出される露出設定、フレームレート、積分レート、または波長）を変更するように指示され得る。他のパラメータも変更することができる。例えば、撮像デバイス８００は、スクリーニング目的のために対象の広視野画像を取得するように、または特定の関心領域の近接画像を取得するように指示され得る。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、コントローラ１３４２または記憶ユニット１３４０を含まない。いくつかのそのような実装では、メモリ１３１４およびＣＰＵ１３０８は、１つ以上の特定用途向け集積回路チップ（ＡＳＩＣ）および／またはプログラマブルロジックデバイス（例えば、ＦＧＰＡ−フィールドプログラマブルゲートアレイ）である。例えば、いくつかの実装では、ＡＳＩＣおよび／またはプログラムされたＦＰＧＡは、照明制御モジュール１３２４、光学制御モジュール１３２８、データ処理モジュール１３３４、および／または通信インターフェース制御モジュール１３３８の命令を含む。いくつかの実装では、ＡＳＩＣおよび／またはＦＰＧＡは、データストア１３３１、そこに記憶されたセンサデータ１３３２、および／またはそこに記憶されたハイパースペクトル／マルチスペクトルデータキューブ１３３６のための記憶スペースをさらに含む。
いくつかの実装では、システムメモリ１３１４は、画像デバイス８００によって生成されたハイパースペクトルデータを様々な病状に関連付けられた既知のスペクトルパターンと比較するためのスペクトルライブラリおよびスペクトルアナライザを含む。いくつかの実装では、取得されたハイパースペクトルデータの分析は、例えばクラウドコンピューティング環境において、ハンドヘルドデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、外部サーバなどの外部デバイス上で実行される。
いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、複数の病状のプロファイルを含み、その各々は、病状に固有のスペクトル特徴のセットを含む。スペクトルアナライザは、スペクトル特性を使用して、測定されたハイパースペクトルデータキューブに対応する対象の領域が病状に苦しんでいる確率を判定する。いくつかの実装では、各プロファイルは、状態に関する追加情報、例えば、状態が悪性であるか良性であるかに関する情報、治療の選択肢などを含む。いくつかの実装では、各プロファイルは、生物学的情報、例えば、異なる肌タイプの対象の検出条件を変更するために使用される情報を含む。いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、単一のデータベースに記憶される。他の実装では、そのようなデータは、代わりに、同じコンピュータによって、例えば、ワイドエリアネットワークによってアドレス指定可能な２つ以上のコンピュータ上で、すべてがホストされ得るか、またはされ得ない複数のデータベースに記憶される。いくつかの実装では、スペクトルライブラリは、記憶ユニット１３４０に電子的に記憶され、ハイパースペクトルデータキューブデータの分析中に必要なときにコントローラ１３４２を使用して呼び出される。
いくつかの実装では、スペクトルアナライザは、事前に判定された病状のスペクトル特徴を、定義されたスペクトル範囲内の対象のスペクトルと比較することによって、ハイパースペクトルデータキューブデータから導出された特定のスペクトルであって、事前に定義されたスペクトル範囲（例えば、特定の病状に固有のスペクトル範囲）を有するスペクトルを分析する。いくつかの実装では、事前に定義されたスペクトル範囲は、患者（例えば、対象２８０の身体の領域２８０ａ）に関する組織のデオキシヘモグロビンレベル、オキシヘモグロビンレベル、総ヘモグロビンレベル、酸素飽和度、酸素灌流、水和レベル、総ヘマトクリットレベル、メラニンレベル、およびコラーゲンレベルのうちの１つ以上の値に対応する。定義されたスペクトル範囲内でのみこのような比較を実行すると、特徴付けの精度が向上し、そのような特性付けを実行するために必要な計算能力が低下する。
いくつかの実装では、病状は、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露（放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない）、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測からなる群から選択される。
いくつかの実装では、スペクトルアナライザは、患者の病状に対応するハイパースペクトルデータキューブ内のスペクトルシグネチャを特定する。特定の実装では、これは、患者の組織に関連付けられた組織における酸化または水和のパターンを特定することによって達成される。いくつかの実装では、ハイパースペクトルデータキューブの分析は、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも１つの輝度を調整すること（例えば、スペクトル帯域Ｎｏ．ｉにおける画像平面３１０＿ｉ、スペクトル帯域Ｎｏ．ｊにおける画像平面３２０＿ｊ）、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも１つのコントラストを調整すること、ハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも１つからアーティファクトを除去すること、サブハイパースペクトルデータキューブ内のそれぞれのデジタル画像の少なくとも１つの１つ以上のサブピクセルを処理すること、および複数のデジタル画像から組み立てられたスペクトルハイパーキューブを変換することのうちの少なくとも１つを実行することを含む。
いくつかの実装では、ディスプレイ制御モジュールから画像（例えば、カラー画像、単波長画像、またはハイパースペクトル／マルチスペクトル画像）を受信し、画像を表示するディスプレイ８１６。任意選択で、表示サブシステムはまた、追加情報を含む凡例も表示する。例えば、凡例は、領域が特定の病状を有する可能性、病状のカテゴリ、病状の推定年齢、病状の境界を示す情報、病状の治療に関する情報、検査の対象となる可能性のある新しい領域を示す情報、および／または診断を取得するのに役立ち得る可能性のある新しい情報を示す情報、例えば、分析され得る別のテストまたは別のスペクトル領域を示しうる。
いくつかの実装では、ハウジングディスプレイは、撮像デバイス８００のハウジングに組み込まれている。そのような実装の例では、プロセッサ１３０８と電子通信するビデオディスプレイが含まれる。いくつかの実装では、ハウジングディスプレイは、表示された画像を操作するため、および／または画像デバイス８００を制御するために使用されるタッチスクリーンディスプレイである。
いくつかの実装では、通信インターフェース８１４は、モバイルデバイスディスプレイを有するモバイルデバイスのためのドッキングステーションを含む。スマートフォン、携帯情報端末（ＰＤＡ）、エンタープライズデジタルアシスタント、タブレットコンピュータ、ＩＰＯＤ、デジタルカメラ、またはポータブルミュージックプレーヤーなどのモバイルデバイスを、ドッキングステーションに接続して、効果的にモバイルデバイスディスプレイを撮像デバイス８００上にマウントすることができる。任意選択で、モバイルデバイスは、表示された画像を操作するため、および／または画像デバイス８００を制御するために使用される。
いくつかの実装では、撮像デバイス８００は、画像が表示される、例えば、ハンドヘルドデバイス、タブレットコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、テレビ、ＩＰＯＤ、またはプロジェクタユニット上の外部ディスプレイと、有線または無線通信するように構成されている。任意選択で、外部デバイス上のユーザインターフェースを使用して、表示された画像を操作し、および／または撮像デバイス８００を制御する。
いくつかの実装では、画像をリアルタイムでディスプレイに表示することができる。リアルタイム画像は、例えば、対象の画像に焦点を合わせるため、適切な関心領域を選択するため、および対象の画像をズームインまたはズームアウトするために使用することができる。一実施形態では、対象のリアルタイム画像は、検出器フィルタによって覆われていない光学検出器によって捕捉されたカラー画像である。いくつかの実装では、イメージャサブシステムは、対象のトゥルーカラー画像を捕捉するための専用の光学検出器を含む。いくつかの実装では、対象のリアルタイム画像は、検出器フィルタで覆われた光検出器によって捕捉された単波長または狭帯域（例えば、１０〜５０ｎｍ）の画像である。これらの実施形態では、イメージャサブシステム内の検出器フィルタによって覆われた任意の光学検出器を、（ｉ）ハイパースペクトルデータキューブへの統合のために対象のデジタル画像を分解すること、および（ｉｉ）焦点を合わせるために狭帯域画像を分解すること、またはそうでなければ撮像デバイス８００の光学特性を操作することの目的で使用することができる。
いくつかの実装では、撮像ユニットによって収集されたデータから構築されたハイパースペクトル画像は、内部ハウジングディスプレイ、マウントハウジングディスプレイ、または外部ディスプレイに表示される。組み立てられたハイパースペクトルデータ（例えば、ハイパースペクトル／マルチスペクトルデータキューブに存在する）を使用して、１つ以上のパラメータに基づいて、撮像された対象または対象の２次元表現を作成する。撮像システムメモリまたは外部デバイスに記憶された画像コンストラクタモジュールは、例えば、分析されたスペクトルに基づいて画像を構築する。具体的には、画像コンストラクタは、スペクトル内の情報の表現を作成する。一例では、画像コンストラクタは、スペクトル内の１つ以上の特定の波長（または波長範囲）の空間的に変化する強度が、可視マーカの対応する空間的に変化する強度によって表される２次元強度地図を構築する。
いくつかの実装では、画像コンストラクタは、ハイパースペクトル画像を、１つ以上の追加のセンサから取得された情報と融合させる。適切な画像融合方法の非限定的な例には、バンドオーバーレイ、ハイパスフィルタリング方法、強度色相飽和、主成分分析、および離散ウェーブレット変換が含まれる。
本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、多種多様な病状を診断特徴付けるために使用することができる。ローカルまたはリモートで使用することができる。例えば、それらは、分散環境、診療所環境、およびＷＯ２０１４／０６３１１７に開示されているような自己／家庭診断環境で使用することができ、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。本明細書に開示されるシステム、方法、およびデバイスは、ＲＯＩに関するより正確なおよび／またはより完全な医療情報を提供することができる。
ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によって評価することができる状態の非限定的な例には、組織虚血、潰瘍形成、潰瘍進行、褥瘡形成、褥瘡進行、糖尿病性足潰瘍形成、糖尿病性足潰瘍進行、静脈うっ血、静脈性潰瘍疾患、感染症、ショック、心臓代償不全、呼吸不全、循環血液量減少、糖尿病の進行、うっ血性心不全、敗血症、脱水、出血、高血圧、化学物質への曝露、生物剤への曝露、放射線への曝露（放射線療法の被曝量を含むがこれらに限定されない）、炎症反応、創傷治癒の予測、および創傷形成の予測が含まれる。
一実施形態では、患者の病状を評価するために、１つ以上の皮膚または血液成分の濃度が判定される。医学的評価に有用な成分の非限定的な例には、デオキシヘモグロビンレベル、オキシヘモグロビンレベル、総ヘモグロビンレベル、酸素飽和度、酸素灌流、水和レベル、総ヘマトクリットレベル、メラニンレベル、コラーゲンレベル、およびビリルビンレベルが含まれる。同様に、皮膚または血液成分のパターン、勾配、または経時変化を使用して、患者の病状に関する情報を提供することができる。
一実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスを使用して、組織酸素濃度計、および対応して、表在血管系の酸素測定から導出された患者の健康に関連する病状を評価する。特定の実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスは、酸素化ヘモグロビン、脱酸素化ヘモグロビン、酸素飽和度、および酸素灌流の測定を可能にする。これらのデータの処理は、例えば、診断、予後、治療の割り当て、手術の割り当て、および重症下肢虚血、糖尿病性足潰瘍、褥瘡、末梢血管疾患、外科組織の健康などの病状に対する手術の実行において医師を支援するための情報を提供する。
一実施形態では、本明細書に記載のシステム、方法、およびデバイスは、糖尿病性潰瘍および褥瘡を評価するために使用される。糖尿病性足潰瘍の発症は、一般に、歩行中に足を保護する皮膚の真皮と皮下脂肪との間のバリアの破壊の結果である。この裂傷は、真皮への圧力の増加につながり、組織の虚血および最終的な死をもたらし、最終的には潰瘍の形で現れる可能性がある（Ｆｒｙｋｂｅｒｇ Ｒ．Ｇ．ｅｔ ａｌ．、Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｃａｒｅ １９９８、２１（１０）、１７１４−９）。ハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像によるオキシヘモグロビン、デオキシヘモグロビン、および／または酸素飽和レベルの測定は、例えば、ＲＯＩでの潰瘍形成の可能性、潰瘍の診断、潰瘍の境界の特定、潰瘍形成の進行または退行、潰瘍の治癒の予後、潰瘍に起因する切断の可能性に関する医療情報を提供することができる。潰瘍、例えば糖尿病性足潰瘍の検出および特徴付けのためのハイパースペクトル／マルチスペクトル法に関するさらなる情報は、米国特許出願公開第２００７／００３８０４２号、およびＮｏｕｖｏｎｇ Ａ．ｅｔ ａｌ．，Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｃａｒｅ．２００９ Ｎｏｖ；３２（１１）：２０５６−６１に見られ、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
病状の他の例には、組織の生存能力（例えば、組織が死んでいるか、または生きているか、および／または組織が生き続けると予測されるかどうか）、組織虚血、悪性細胞または組織（例えば、良性腫瘍、異形成、前癌組織、転移からの悪性の描写）、組織感染および／または炎症、および／または病原体の存在（例えば、細菌またはウイルスの数）が含まれるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態は、異なるタイプの組織を互いに区別すること、例えば、骨を、表皮、皮膚、および／または血管系から区別することを含む。いくつかの実施形態は、血管系の特徴付けを除外している。
さらに他の実施形態では、本明細書で提供されるシステム、方法、およびデバイスは、例えば、外科的マージンを判定し、切除の前後の外科的マージンの適切性を評価し、ほぼリアルタイムまたはリアルタイムで組織生存率を評価または監視するために、または画像誘導手術を支援するために、手術中に使用することができる。手術中のハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、Ｈｏｌｚｅｒ Ｍ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｕｒｏｌ．２０１１ Ａｕｇ；１８６（２）：４００−４、Ｇｉｂｂｓ−Ｓｔｒａｕｓｓ Ｓ．Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌ Ｉｍａｇｉｎｇ．２０１１ Ａｐｒ；１０（２）：９１−１０１、およびＰａｎａｓｙｕｋ Ｓ．Ｖ．ｅｔ ａｌ．，Ｃａｎｃｅｒ Ｂｉｏｌ Ｔｈｅｒ．２００７ Ｍａｒ；６（３）：４３９−４６を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
医学的評価におけるハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、例えば、Ｃｈｉｎ Ｊ．Ａ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｖａｓｃ Ｓｕｒｇ．２０１１ Ｄｅｃ；５４（６）：１６７９−８８、Ｋｈａｏｄｈｉａｒ Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｃａｒｅ ２００７；３０：９０３−９１０、Ｚｕｚａｋ Ｋ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．，Ａｎａｌ Ｃｈｅｍ．２００２ Ｍａｙ １；７４（９）：２０２１−８、Ｕｈｒ Ｊ．Ｗ．ｅｔ ａｌ．，Ｔｒａｎｓｌ Ｒｅｓ．２０１２ Ｍａｙ；１５９（５）：３６６−７５、Ｃｈｉｎ Ｍ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｂｉｏｍｅｄ Ｏｐｔ．２０１２ Ｆｅｂ；１７（２）：０２６０１０、Ｌｉｕ Ｚ．ｅｔ ａｌ．，Ｓｅｎｓｏｒｓ （Ｂａｓｅｌ）．２０１２；１２（１）：１６２−７４、Ｚｕｚａｋ Ｋ．Ｊ．ｅｔ ａｌ．，Ａｎａｌ Ｃｈｅｍ．２０１１ Ｏｃｔ １；８３（１９）：７４２４−３０、Ｐａｌｍｅｒ Ｇ．Ｍ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｂｉｏｍｅｄ Ｏｐｔ．２０１０ Ｎｏｖ−Ｄｅｃ；１５（６）：０６６０２１、Ｊａｆａｒｉ−Ｓａｒａｆ ａｎｄ Ｇｏｒｄｏｎ，Ａｎｎ Ｖａｓｃ Ｓｕｒｇ．２０１０ Ａｕｇ；２４（６）：７４１−６、Ａｋｂａｒｉ Ｈ．ｅｔ ａｌ．，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ Ｂｉｏｍｅｄ Ｅｎｇ．２０１０ Ａｕｇ；５７（８）：２０１１−７、Ａｋｂａｒｉ Ｈ．ｅｔ ａｌ．，Ｃｏｎｆ Ｐｒｏｃ ＩＥＥＥ Ｅｎｇ Ｍｅｄ Ｂｉｏｌ Ｓｏｃ．２００９：１４６１−４、Ａｋｂａｒｉ Ｈ．ｅｔ ａｌ．，Ｃｏｎｆ Ｐｒｏｃ ＩＥＥＥ Ｅｎｇ Ｍｅｄ Ｂｉｏｌ Ｓｏｃ．２００８：１２３８−４１、Ｃｈａｎｇ Ｓ．Ｋ．ｅｔ ａｌ．，Ｃｌｉｎ Ｃａｎｃｅｒ Ｒｅｓ．２００８ Ｊｕｌ １；１４（１３）：４１４６−５３、Ｓｉｄｄｉｑｉ Ａ．Ｍ．ｅｔ ａｌ．，Ｃａｎｃｅｒ．２００８ Ｆｅｂ ２５；１１４（１）：１３−２１、Ｌｉｕ Ｚ．ｅｔ ａｌ．，Ａｐｐｌ Ｏｐｔ．２００７ Ｄｅｃ １；４６（３４）：８３２８−３４、Ｚｈｉ Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｃｏｍｐｕｔ Ｍｅｄ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｇｒａｐｈ．２００７ Ｄｅｃ；３１（８）：６７２−８、Ｋｈａｏｄｈｉａｒ Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｃａｒｅ．２００７ Ａｐｒ；３０（４）：９０３−１０、Ｆｅｒｒｉｓ Ｄ．Ｇ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｌｏｗ Ｇｅｎｉｔ Ｔｒａｃｔ Ｄｉｓ．２００１ Ａｐｒ；５（２）：６５−７２、Ｇｒｅｅｎｍａｎ Ｒ．Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｌａｎｃｅｔ．２００５ Ｎｏｖ １２；３６６（９４９８）：１７１１−７、Ｓｏｒｇ Ｂ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｂｉｏｍｅｄ Ｏｐｔ．２００５ Ｊｕｌ−Ａｕｇ；１０（４）：４４００４、Ｇｉｌｌｉｅｓ Ｒ．ｅｔ ａｌ．，ａｎｄ Ｄｉａｂｅｔｅｓ Ｔｅｃｈｎｏｌ Ｔｈｅｒ．２００３；５（５）：８４７−５５を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
さらに他の実施形態では、本明細書で提供されるシステム、方法、およびデバイスは、例えば、外科的マージンを判定し、切除の前後の外科的マージンの適切性を評価し、ほぼリアルタイムまたはリアルタイムで組織生存率を評価または監視するために、または画像誘導手術を支援するために、手術中に使用することができる。手術中のハイパースペクトル／マルチスペクトル撮像の使用の詳細については、Ｈｏｌｚｅｒ Ｍ．Ｓ．ｅｔ ａｌ．，Ｊ Ｕｒｏｌ．２０１１ Ａｕｇ；１８６（２）：４００−４、Ｇｉｂｂｓ−Ｓｔｒａｕｓｓ Ｓ．Ｌ．ｅｔ ａｌ．，Ｍｏｌ Ｉｍａｇｉｎｇ．２０１１ Ａｐｒ；１０（２）：９１−１０１、およびＰａｎａｓｙｕｋ Ｓ．Ｖ．ｅｔ ａｌ．，Ｃａｎｃｅｒ Ｂｉｏｌ Ｔｈｅｒ．２００７ Ｍａｒ；６（３）：４３９−４６を参照し、その内容は、すべての目的のためにその全体が参照により本明細書に組み込まれる。
ハイパースペクトルおよびマルチスペクトル撮像は、一般にスペクトル撮像またはスペクトル分析と呼ばれる、より大きなクラスの分光法における関連技術である。典型的には、ハイパースペクトル撮像は、複数の画像の取得に関連し、各画像は、連続スペクトル範囲にわたって収集された狭いスペクトル帯域、例えば各々１ｎｍ以上（例えば、１ｎｍ、２ｎｍ、３ｎｍ、４ｎｍ、５ｎｍ、１０ｎｍ、２０ｎｍ、またはそれ以上）のＦＷＨＭバンド幅を有する５つ以上（例えば、５、１０、１５、２０、２５、３０、４０、５０、またはそれ以上）のスペクトル帯域を表し、連続するスペクトル範囲（例えば、４００ｎｍ〜８００ｎｍ）をカバーする。対照的に、マルチスペクトル撮像は、複数の画像の取得に関連し、各画像は、不連続なスペクトル範囲にわたって収集された狭いスペクトル帯域を表す。
本開示の目的のために、「ハイパースペクトル」および「マルチスペクトル」という用語は、交換可能に使用され、複数の画像を指し、各画像は、連続または不連続のスペクトル範囲にわたって収集されたかどうかに関わりなく、狭いスペクトル帯域（１０ｎｍ〜３０ｎｍ、５ｎｍ〜１５ｎｍ、５ｎｍ〜５０ｎｍ、１００ｎｍ未満、１〜１００ｎｍなどのＦＷＨＭバンド幅を有する）を表す。
本開示で使用される用語は、特定の実施形態を説明することのみを目的としており、本発明を限定することを意図するものではない。本発明の説明および特許請求の範囲の中で使用されるとき、単数形「ａ」、「ａｎ」および「ｔｈｅ」は、文脈において特に明確な指示がない限り、複数形も含むことを意図する。また、本明細書で使用されるとき、「および／または」という用語は、列挙する関連項目の１つ以上の任意の、および可能性のある全ての組み合わせを指し、包含することも理解されたい。さらに本明細書で使用されるとき、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」および／もしくは「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」という用語は、記載された特徴、整数、ステップ、動作、要素、および／もしくは構成要素の存在を規定するが、１つ以上の他の特徴、整数、ステップ、動作、要素、構成要素、および／もしくはそれらのグループの存在、または追加を除外しないことも理解されたい。
また、第１、第２などの用語は、様々な要素を説明するために本明細書で使用され得るが、これらの要素は、これらの用語によって限定されるべきではないことも理解されたい。これらの用語は、ある要素を別の要素と区別するためにのみ使用される。例えば、第１のスペクトル範囲は、第２のスペクトル範囲と呼ばれ得、同様に、第２のスペクトル範囲は、第１のスペクトル範囲と呼ばれ得、第１のスペクトル範囲のすべての出現が一貫して名前が変更され、第２のスペクトル範囲のすべての出現が一貫して名前が変更される限り、説明の意味を変化させる。第１のスペクトル範囲および第２のスペクトル範囲は、両方ともスペクトル範囲であるが、それらは同じスペクトル範囲ではない。
本明細書で使用されるとき、「もし（ｉｆ）」という用語は、文脈に応じて、「場合（ｗｈｅｎ）」もしくは「とき（ｕｐｏｎ）」、または記載された先行条件が真であると「判定することに応答して（ｉｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ）」もしくは「判定に従って（ｉｎ ａｃｃｏｒｄａｎｃｅ ｗｉｔｈ ａ ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ）」もしくは「検出することに応じて（ｉｎ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｏ ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ）」を意味するものと解釈され得る。同様に、「もし［記載された先行条件の先行が真である］と判定されれば」または「もし［記載された先行条件が真である］ならば」または「［記載された先行条件が真である］場合」という句は、文脈に応じて、記載された先行条件が真であることを「判定するとき」または「判定することに応答して」または「判定に従って」または「検出するときに」または「検出することに応答して」を意味するものと解釈され得る。
説明の目的で、前述の記載は、特定の実施形態を参照して説明されている。しかしながら、上記の例示的な議論は、網羅的であること、または本発明を、開示された正確な形態に限定することを意図するものではない。上記の教示を考慮して、多くの変更および変形が可能である。実施形態は、本発明の原理およびその実際の使用を最良に説明するために選択および説明され、それによって当業者が本発明および考えられる特定の用途に適した様々な変更を伴う様々な実施形態を最良に利用することができるようにする。

Claims (60)

  1. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法であって、前記撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行され、前記撮像方法は、
    前記ＲＯＩの第１のスペクトル画像データセットを取得することであって、前記第１のスペクトル画像データセットは、第１の複数の信号配列を含み、前記第１の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第１の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、前記第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第１の平均深度で組織を貫通する第１のスペクトル範囲内にある、取得することと、
    前記ＲＯＩの第２のスペクトル画像データセットを取得することであって、前記第２のスペクトル画像データセットは、第２の複数の信号配列を含み、前記第２の複数の信号配列における各それぞれの信号配列は、第２の複数のスペクトル帯域における単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられ、前記第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、第２の平均深度で組織を貫通する、前記第１のスペクトル範囲とは異なる第２のスペクトル範囲内にあり、前記第２の平均深度は、前記第１の平均深度よりも深い、取得することと、
    前記第１のスペクトル画像データセットに対して第１のスペクトル分析を実行して、前記ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第１の濃度値を判定することであって、前記第１のスペクトルシグネチャセットは、第１のスペクトルシグネチャを含む、判定することと、
    前記第２のスペクトル画像データセットに対して第２のスペクトル分析を実行して、前記点の配列内の各それぞれの点における第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の濃度値を判定することであって、前記第２のスペクトルシグネチャセットは、前記第１のスペクトルシグネチャを含む、判定することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における第３のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第３の濃度値を生成することであって、前記第３のスペクトルシグネチャセットは、前記第１のスペクトルシグネチャを含み、前記第１のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値は、前記第１のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値を、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第１のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値で補償することによって生成される、生成することと、を含む、撮像方法。
  2. 前記ＲＯＩの前記第１および第２のスペクトル画像データセットは、前記第１および第２のスペクトル画像データセットを含むスペクトル画像データセットを取得することによって取得される、請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第１のスペクトルシグネチャの前記１および第２の濃度値に基づいて計算される、請求項１〜２のいずれか一項に記載の方法。
  4. 前記第１のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第１のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値から、前記第１のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値を減算することによって、生成される、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 前記第１のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方である、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記第１、第２、および第３のシグネチャセットの各々は、第２のスペクトルシグネチャを含み、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第２のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値は、前記第２のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値を、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第２のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値で補償することによって生成される、請求項１〜５に記載のいずれか一項に記載の方法。
  7. 前記第２のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値は、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第２のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値から、前記第２のスペクトルシグネチャの第１の濃度値を減算することによって生成される、請求項６に記載の方法。
  8. 前記第１のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの一方であり、前記第２のスペクトルシグネチャは、オキシヘモグロビンおよびデオキシヘモグロビンのうちの他方である、請求項６〜７のいずれか一項に記載の方法。
  9. 前記第２のスペクトルシグネチャセットは、第３のスペクトルシグネチャをさらに含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
  10. 前記第３のスペクトルシグネチャは、前記ＲＯＩに存在する水である、請求項９に記載の方法。
  11. 前記第１、第２、および第３のスペクトルシグネチャセットのうちの少なくとも１つは、第４のスペクトルシグネチャをさらに含む、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記第４のスペクトルシグネチャは、前記ＲＯＩに存在するメラニンである、請求項１１に記載の方法。
  13. 前記第１のスペクトル画像データセットに対する前記第１のスペクトル分析の前記実行は、
    前記第１のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の吸収値を判定することであって、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第１のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの前記第１の濃度値は、前記第１の吸収値に基づいて判定される、判定することを含む、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
  14. 前記第１の吸収値の前記判定は、
    前記第１のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における第１の初期吸収値を判定することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記第１の初期吸収値を補償することによって、前記第１の吸収値を生成することと、を含む、請求項１３に記載の方法。
  15. 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記第１の吸収値の前記生成は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第１の初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって実行される、請求項１４に記載の方法。
  16. 前記第２のスペクトル画像データセットに対する前記第２のスペクトル分析の前記実行は、
    前記第２のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第２の複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの第２の吸収値を判定することであって、前記点の配列内の各それぞれの点における前記第２のスペクトルシグネチャセット内の各スペクトルシグネチャの前記第２の濃度値は、前記第２の吸収値に基づいて判定される、判定することを含む、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法。
  17. 前記第２の吸収値の前記判定は、
    前記第２のスペクトル画像データセットを使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第２の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における第２の初期吸収値を判定することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第２の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第２の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記第２の初期吸収値を補償することによって、前記第２の吸収値を生成することと、を含む、請求項１６に記載の方法。
  18. 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記第１の吸収値の前記生成は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記第１の複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記第１の初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって実行される、請求項１７に記載の方法。
  19. 前記補正値は、前記ＲＯＩに存在するメラニンの吸収値を含む、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  20. 前記補正値は、前記ＲＯＩに存在する水の吸収値を含む、請求項１４〜１８のいずれか一項に記載の方法。
  21. 前記第１のスペクトル分析の前記実行の前に、前記第１のスペクトル画像データセットを前処理することであって、前記第１のスペクトル画像データセットの前記前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの１つ以上を含む、前処理することをさらに含む、請求項１〜２０のいずれか一項に記載の方法。
  22. 前記第２のスペクトル分析の前記実行の前に、前記第２のスペクトル画像データセットを前処理することであって、前記第２のスペクトル画像データセットの前記前処理は、ぼかし、ノイズフィルタリング、鮮鋭化、エッジ認識、コントラスト強調、およびセグメンテーションのうちの１つ以上を含む、前処理することをさらに含む、請求項１〜２１のいずれか一項に記載の方法。
  23. 前記ＲＯＩの第１のスペクトル画像を捕捉して、前記ＲＯＩの前記第１のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  24. 前記デバイスは、光を分解するように構成された第１の光センサをさらに含み、前記方法は、
    前記第１の光センサを第１の光ビームに露出して、前記第１の複数の信号配列を生成することであって、前記第１の光ビームは、前記第１の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される、生成することをさらに含む、請求項２３に記載の方法。
  25. 前記ＲＯＩの第２のスペクトル画像を捕捉して、前記ＲＯＩの前記第２のスペクトル画像データセットを提供することをさらに含む、請求項１〜２４のいずれか一項に記載の方法。
  26. 前記デバイスは、光を分解するように構成された第２の光センサをさらに含み、前記方法は、
    前記第２の光センサを第２の光ビームに露出して、前記第２の複数の信号配列を生成することであって、前記第２の光ビームは、前記第２の複数のスペクトル帯域に実質的に限定される、生成することをさらに含む、請求項２５に記載の方法。
  27. 前記第１の光センサの前記第１の光ビームへの前記露出、および前記第２の光センサの前記第２の光ビームへの前記露出は、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に実行される、請求項２６に記載の方法。
  28. 前記デバイスは、照明光を提供するように構成された第１および第２の光源をさらに含み、前記方法は、
    前記第１の光源および前記第２の光源を、互いに独立して、続いて互いに、または実質的に互いに同時に発射することをさらに含む、請求項２６に記載の方法。
  29. 前記ＲＯＩのスペクトル画像を捕捉して、前記ＲＯＩの前記第１および第２のスペクトル画像データセットの両方を提供することをさらに含む、請求項１〜２２のいずれか一項に記載の方法。
  30. 前記デバイスは、光を分解するように構成された光センサをさらに含み、前記方法は、
    前記光センサを光ビームに露出して、前記第１の複数の信号配列および前記第２の複数の信号配列を生成することをさらに含む、請求項２９に記載の方法。
  31. 前記対象の前記ＲＯＩの視覚画像として表示するための視覚画像データセットを構築することであって、前記視覚画像データセットは、前記第１のスペクトルデータセット、前記第２のスペクトルデータセット、または両方からの３つのスペクトル平面を連結することによって構築される、構築することをさらに含む、請求項１〜３０のいずれか一項に記載の方法。
  32. 前記第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値の少なくともサブセット、および前記第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、合成画像データセットを構築することをさらに含む、請求項１〜３１のいずれか一項に記載の方法。
  33. 前記第１のスペクトル画像データセットの前記少なくともサブセット、および前記第２のスペクトル画像データセットの前記少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている、請求項３２に記載の方法。
  34. 前記第１の濃度値の前記少なくともサブセット、および前記第３の濃度値の前記少なくともサブセットの選択は、空間的考察、スペクトル的考察、または空間的考察およびスペクトル的考察の両方に基づいている、請求項３２に記載の方法。
  35. 前記対象の前記ＲＯＩ上に、または前記プロセッサと電気的に通信するディスプレイ上に、地図または等高線として、
    （ｉ）前記第１のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第１濃度値、
    （ｉｉ）前記第２のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値、
    （ｉｉｉ）前記第３のスペクトルシグネチャセット内の特定のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値、
    （ｉｖ）１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値、および
    （ｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、前記第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値の少なくともサブセット、および前記第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された、１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上を表示することをさらに含む、請求項１〜３４のいずれか一項に記載の方法。
  36. 空間的に変化する濃度または指標値は、異なる色によって、または１つ以上の色の空間的に変化する強度によって表される、請求項３５に記載の方法。
  37. 前記ＲＯＩの医療情報を、
    （ｉ）前記第１のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１濃度値、
    （ｉｉ）前記第２のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第２の濃度値、
    （ｉｉｉ）前記第３のスペクトルシグネチャセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値、
    （ｉｖ）１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１、第２、または第３の濃度値から導出された指標値、および
    （ｖ）１つ以上の合成画像データセットであって、各々が、前記第１のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットを、前記第２のスペクトル画像データセットの少なくともサブセットと組み合わせることによって、または前記第１のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第１の濃度値の少なくともサブセット、および前記第３のスペクトルセット内の１つ以上のスペクトルシグネチャの前記第３の濃度値の少なくともサブセットを組み合わせることによって、構築された、１つ以上の合成画像データセットのうちの１つ以上に基づいて提供することをさらに含む、請求項１〜３６のいずれか一項に記載の方法。
  38. 外部デバイスまたは通信ネットワークと通信して、前記デバイスと、前記外部デバイスまたは前記通信ネットワークとの間でデータを送信および／または受信することをさらに含む、請求項１〜３７のいずれか一項に記載の方法。
  39. 前記第１のスペクトル範囲は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍのスペクトル範囲を有し、前記第２のスペクトル範囲は、７００ｎｍ〜１３００ｎｍのスペクトル範囲を有する、請求項１〜３８のいずれか一項に記載の方法。
  40. 前記第２のスペクトル範囲は、７００ｎｍ〜１０００ｎｍのスペクトル範囲を有する、請求項３９に記載の方法。
  41. 前記第１の複数のスペクトル帯域は、４〜２０のスペクトル帯域、４〜１６のスペクトル帯域、または８〜１６のスペクトル帯域を含む、請求項１〜４０のいずれか一項に記載の方法。
  42. 前記第１の複数のスペクトル帯域は、５２０±３ｎｍ、５４０±３ｎｍ、５６０±３ｎｍ、５８０±３ｎｍ、５９０±３ｎｍ、６１０±３ｎｍ、６２０±３ｎｍ、および６６０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、前記第１の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する、請求項１〜４１のいずれか一項に記載の方法。
  43. 前記第２の複数のスペクトル帯域は、４〜１６のスペクトル帯域、４〜１２のスペクトル帯域、または４〜８のスペクトル帯域を含む、請求項１〜４２のいずれか一項に記載の方法。
  44. 前記第２の複数のスペクトル帯域は、７４０±３ｎｍ、７６０±３ｎｍ、８３０±３ｎｍ、８３５±３ｎｍ、８５０±３ｎｍ、８６０±３ｎｍ、８８０±３ｎｍ、および９４０±３ｎｍの中心波長を有するスペクトル帯域を含み、前記第２の複数のスペクトル帯域における各スペクトル帯域は、２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満の半値全幅を有する、請求項１〜４３のいずれか一項に記載の方法。
  45. 前記第２の複数のスペクトル帯域は、８３０±３ｎｍまたは８３５±３ｎｍの中心波長を有し、半値全幅が２０ｎｍ未満、１５ｎｍ未満、または１０ｎｍ未満であるスペクトル帯域をさらに含む、請求項４４に記載の方法。
  46. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
    プロセッサと、前記プロセッサによってアドレス指定可能なメモリと、を備え、前記メモリは、前記プロセッサによる実行のための１つ以上のプログラムを記憶し、前記１つ以上のプログラムは、請求項１〜４５のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含む、デバイス。
  47. １つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、前記デバイスに、請求項１〜４５のいずれか一項に記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  48. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像方法であって、前記撮像方法は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行され、前記撮像方法は、
    前記ＲＯＩのスペクトル画像データセットを取得することであって、前記スペクトル画像データセットは、複数の信号配列を含み、前記複数の信号配列内の各それぞれの信号配列は、複数のスペクトル帯域内の単一の対応するスペクトル帯域によって特徴付けられる、取得することと、
    前記スペクトル画像データセットを使用して、前記ＲＯＩの２次元領域に対応する点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくともサブセット内の各単一のスペクトル帯域における初期吸収値を計算することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正値を取得することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正値で、前記初期吸収値を補償し、それによって、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における補正された吸収値を生成することと、
    前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記補正された吸収値を使用して、前記点の配列内の各それぞれの点における１つ以上のスペクトルシグネチャの濃度値を判定することと、を含む、撮像方法。
  49. 前記複数のスペクトル帯域内の各スペクトル帯域は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍ、または４５０ｎｍ〜１０００ｎｍである、請求項４８に記載の方法。
  50. 前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域は、４５０ｎｍ〜７００ｎｍである、請求項４８〜４９のいずれか一項に記載の方法。
  51. 前記補正値は、所定のスペクトルシグネチャの吸収値であり、前記補正された吸収値は、前記点の配列内の各それぞれの点における、および前記複数のスペクトル帯域の少なくとも前記サブセット内の各単一のスペクトル帯域における前記初期吸収値から、前記所定のスペクトルシグネチャの前記吸収値を減算することによって生成される、請求項４８〜５０のいずれか一項に記載の方法。
  52. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するためのデバイスであって、前記デバイスは、
    プロセッサと、前記プロセッサによってアドレス指定可能なメモリと、を備え、前記メモリは、前記プロセッサによる実行のための１つ以上のプログラムを記憶し、前記１つ以上のプログラムは、請求項４８〜５１のいずれか一項に記載の方法を実行するための命令を含む、デバイス。
  53. １つ以上のプログラムを記憶する非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記１つ以上のプログラムは、命令を含み、前記命令は、プロセッサおよびメモリを含むデバイスによって実行されると、前記デバイスに請求項４８〜５１のいずれか一項に記載の方法を実行させる、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
  54. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像デバイスであって、前記撮像デバイスは、
    対象の関心領域（ＲＯＩ）からの光を受信ように構成されているレンズアセンブリと、
    前記レンズアセンブリと光通信するダイクロイック光学素子であって、前記ダイクロイック光学素子は、前記レンズアセンブリからの前記光を、第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されている、ダイクロイック光学素子と、
    前記ダイクロイック光学素子と光通信する第１および第２のスペクトルフィルタであって、
    前記第１のスペクトルフィルタは、前記第１の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第１の配列を含み、
    前記第２のスペクトルフィルタは、前記第２の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第２の配列を含み、
    フィルタ素子の前記第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、
    フィルタ素子の前記第２の配列内の各フィルタ素子は、前記第１または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つとは異なる、前記第１の複数のフィルタタイプのうちの別の１つ、または前記第２の複数のフィルタタイプのうちの別の１つであり、
    前記第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）前記第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）前記第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられ、
    前記第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）前記第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）前記第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる、第１および第２のスペクトルフィルタと、
    前記第１のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第１のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第１の配列を含み、それによって、光センサ出力の第１の配列を生成する第１の光センサと、
    前記第２のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第２のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第２の配列を含み、それによって、光センサ出力の第２の配列を生成する第２の光センサと、を含む撮像デバイス。
  55. 対象の関心領域（ＲＯＩ）の医療情報を提供するための撮像デバイスであって、前記撮像デバイスは、
    対象の関心領域（ＲＯＩ）からの光を、第１の光ビームおよび第２の光ビームに分割するように構成されたダイクロイック光学素子と、
    前記ダイクロイック光学素子と光通信しており、第１のレンズおよび第２のレンズを含むレンズアセンブリであって、前記第１のレンズは、前記第１の光ビームを受信するように構成されており、前記第２のレンズは、前記第２の光ビームを受信するように構成されている、レンズアセンブリと、
    前記レンズアセンブリの前記第１のレンズと光通信する第１のスペクトルフィルタおよび前記レンズアセンブリの前記第２のレンズと光通信する第２のスペクトルフィルタであって、
    前記第１のスペクトルフィルタは、前記第１の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第１の配列を含み、
    前記第２のスペクトルフィルタは、前記第２の光ビームをフィルタリングするように構成されたフィルタ素子の第２の配列を含み、
    フィルタ素子の前記第１の配列内の各フィルタ素子は、第１の複数のフィルタタイプのうちの１つ、または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、
    フィルタ素子の前記第２の配列内の各フィルタ素子は、前記第１または第２の複数のフィルタタイプのうちの１つとは異なる、前記第１の複数のフィルタタイプのうちの別の１つ、または前記第２の複数のフィルタタイプのうちの別の１つであり、
    前記第１の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）前記第１の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）前記第１の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられ、
    前記第２の複数のフィルタタイプにおける各それぞれのフィルタタイプは、（ｉ）前記第２の複数のスペクトル帯域のうちの１つであること、（ｉｉ）前記第２の複数のフィルタタイプにおける他のフィルタタイプとは異なること、および（ｉｉｉ）２０ｎｍ未満の半値全幅を有することを特徴とする対応する単一のスペクトル帯域によって特徴付けられる、第１および第２のスペクトルフィルタと、
    前記第１のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第１のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第１の配列を含み、それによって、光センサ出力の第１の配列を生成する第１の光センサと、
    前記第２のスペクトルフィルタと光通信しており、前記第２のスペクトルフィルタによってフィルタリングされた光を分解するように構成された光センサ素子の第２の配列を含み、それによって、光センサ出力の第２の配列を生成する第２の光センサと、を含む、撮像デバイス。
  56. 前記第１の光センサおよび前記第２の光センサと電気的に通信しており、
    前記第１の光センサから光センサ出力の前記第１の配列を、前記第２の光センサから光センサ出力の前記第２の配列を受信することと、
    前記第１の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の前記第１の配列の第１のサブセットおよび光センサ出力の前記第２の配列の第１のサブセットを選択することによって、第１のスペクトル画像データセットを構築することと、
    前記第２の複数のフィルタタイプによってフィルタリングされた光を分解することによって生成された、光センサ出力の前記第１の配列の第２のサブセットおよび光センサ出力の前記第２の配列の第２のサブセットを選択することによって、前記第２のスペクトル画像データセットを構築することと、を行うように構成された、制御モジュールをさらに含む、請求項５４〜５５のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
  57. 前記ダイクロイック光学素子は、前記第１および第２の光ビームのうちの一方を反射し、前記第１および第２の光ビームのうちの他方を通過させるダイクロイックミラーまたはダイクロイックスプリッタである、請求項５４〜５６のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
  58. フィルタ素子の前記第１の配列内の各フィルタ素子は、前記第１の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、フィルタ素子の前記第２の配列内の各フィルタ素子は、前記第２の複数のフィルタタイプのうちの１つであり、前記第１のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の前記第１の配列であり、前記第２のスペクトル画像データセットは、光センサ出力の前記第２の配列である、請求項５４〜５７のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
  59. 前記撮像デバイスは、請求項１〜４５のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、請求項５４〜５８のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
  60. 前記撮像デバイスは、請求項４８〜５１のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、請求項５４〜５８のいずれか一項に記載の撮像デバイス。
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